dataframe 取指定列中多行数据

可以使用 Pandas 库中的 loc 方法来取指定列中多行数据。例如，假设我们有一个名为 df 的 DataFrame，其中包含列 A、B、C 和 D，我们想要取出列 B 中第 2 行到第 5 行的数据，可以使用以下代码：

df.loc[2:5, 'B']

这将返回一个 Series 对象，其中包含指定范围内的行数据。如果我们想要取出多列数据，可以在 loc 方法中传入一个列表，例如：

df.loc[2:5, ['B', 'C']]

这将返回一个 DataFrame 对象，其中包含指定范围内的行数据和指定的列数据。

相关问题

怎么通过python删除指定列下的多行数据 pandas

可以使用Pandas库中的drop函数来删除指定列下的多行数据。具体的步骤如下：

1. 使用Pandas读取数据，并将其存储在一个DataFrame对象中。

2. 使用drop函数来删除指定列下的多行数据。需要指定需要删除的行的索引或标签以及需要删除的列的标签。

示例代码：

import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 删除指定列下的多行数据
data = data.drop(data[data['列名'] == '要删除的数据'].index)

其中，`data['列名'] == '要删除的数据'`是一个条件，用于筛选出需要删除的数据所在的行。`data.drop()`函数会返回一个新的DataFrame对象，因此需要将其赋值给原始的DataFrame对象，以实现删除操作。

dataframe删除指定行

可以使用 Pandas 的 drop 方法来删除指定行。

例如，假设有一个名为 df 的 DataFrame，要删除第三行数据，可以使用以下代码：

df = df.drop([2])

其中，`[2]` 表示要删除的行的索引。如果要删除多行，可以将其索引放入一个列表中，例如：

df = df.drop([2, 5, 8])

这将删除索引为 2、5 和 8 的三行数据。注意，drop 方法默认返回一个新的 DataFrame，原始的 DataFrame 不会被改变。如果要在原始的 DataFrame 上进行修改，可以使用 `inplace=True` 参数。例如：

df.drop([2], inplace=True)

这将直接在原始的 DataFrame 上删除第三行数据。