pandas获取指定的行

可以使用 Pandas 中的 `iloc` 方法获取指定的行。`iloc` 方法用于通过行号或列号进行索引，其语法如下：

dataframe.iloc[row_number]

其中，`row_number` 表示要获取的行号，可以是单个整数或整数列表。如果要获取多行，则需要传入一个整数列表，如：

dataframe.iloc[[row_number_1, row_number_2, ..., row_number_n]]

注意，行号从0开始，表示第一行。

例如，假设我们有一个名为 `df` 的 DataFrame，要获取第2行和第4行，可以使用以下代码：

df.iloc[[1, 3]]

如果要获取单个行，可以直接传入行号，例如：

df.iloc[2]

这将返回第3行的所有列数据。

相关问题

pandas 获取指定行的值

你可以使用 `iloc` 方法来获取指定行的值。`iloc` 方法可以接受整数或布尔值数组作为参数，表示要获取的行的位置。

例如，假设你有一个名为 `df` 的 Pandas 数据帧，它有四行和三列。你可以使用以下代码获取第二行的值：

df.iloc[1]

如果你想获取多行的值，可以传递一个整数列表作为参数，例如：

df.iloc[[0, 2, 3]]

如果你想根据某个条件获取行，可以使用布尔值数组。例如，假设你想获取 `df` 中第二列的所有值大于 0 的行，可以使用以下代码：

df[df.iloc[:, 1] > 0]

这将返回一个新的数据帧，其中包含第二列的所有值大于 0 的行。

pandas获取指定的列和行

可以使用 Pandas 中的 loc 和 iloc 方法来获取指定的行和列。

例如，假设有一个名为 df 的 DataFrame，要获取第一列和第二行的数据，可以使用以下代码：

df.loc[1, ['第一列名称', '第二列名称']]

其中，1 是行数，['第一列名称', '第二列名称'] 是所需的列名称列表。

如果要获取第二列和第三行的数据，则可以使用以下代码：

df.iloc[2, [1, 2]]

其中，2 是行数，[1, 2] 是所需的列索引列表。注意，索引是从 0 开始的。