.loc函数怎么步长为2取数据,取出第8行到第20行的所有偶数行
时间: 2023-12-03 11:42:53 浏览: 41
可以使用 `loc` 函数结合布尔索引来实现。
首先,我们可以使用 `loc` 函数取出第8行到第20行的所有数据:
```
df = df.loc[8:20, :]
```
接着,我们可以使用布尔索引来选择偶数行,具体方法是将行索引对2取余数,余数为0即为偶数行:
```
df = df.loc[df.index % 2 == 0, :]
```
最后,将步长设置为2,可以使用如下代码:
```
df = df.loc[8:20:2, :]
```
将上述代码整合起来,可以得到如下代码:
```
df = df.loc[8:20:2, :]
```
其中,`df` 是数据框的名称。
相关问题
.loc函数怎么步长为2取数据
.loc函数可以通过设置步长来取数据,方法是在行或列的索引后面加上`::2`,表示步长为2。例如,以下代码将取出行索引为偶数的所有行数据:
```
import pandas as pd
# 创建一个DataFrame
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Eva'],
'age': [21, 25, 23, 19, 20],
'gender': ['F', 'M', 'M', 'M', 'F']}
df = pd.DataFrame(data)
# 取出行索引为偶数的所有行数据
df_even_rows = df.loc[::2]
print(df_even_rows)
```
输出结果为:
```
name age gender
0 Alice 21 F
2 Charlie 23 M
4 Eva 20 F
```
pandas.loc实现筛切片操作按照步长为2取
您可以使用以下代码实现按步长为2筛选和切片操作:
```python
import pandas as pd
# 创建一个DF
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [6, 7, 8, 9, 10]})
# 按步长为2筛选和切片操作
result = df.loc[::2, :]
print(result)
```
在上面的代码中,`::2` 表示按步长为2进行筛选和切片操作。其中第一个冒号表示从头开始,第二个冒号表示到尾结束,最后一个数字2表示步长为2。这段代码会输出以下结果:
```
A B
0 1 6
2 3 8
4 5 10
```
这里我们使用了 `loc` 函数,它可以根据行标签和列标签进行数据筛选和切片操作。在本例中,我们只使用了行标签,所以列标签部分用了 `:` 表示全部列。
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