dataframe 取指定列中多行数据
时间: 2023-04-07 09:01:11 浏览: 84
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。
python中如何选取多行数据
您可以使用 Pandas 库中的 DataFrame 操作来选取多行数据。例如,使用 `iloc` 方法并指定行索引范围即可选取多行数据,例如:
```python
import pandas as pd
# 创建一个 DataFrame 示例
df = pd.DataFrame({'name': ['John', 'Emily', 'Kate', 'David'],
'age': [25, 29, 27, 32],
'city': ['New York', 'Paris', 'London', 'Tokyo']})
# 选取索引为 1 到 3 的多行数据
rows = df.iloc[1:4]
print(rows)
```
上述代码将输出 DataFrame 中索引为 1 到 3 的一组多行数据,输出结果如下:
```
name age city
1 Emily 29 Paris
2 Kate 27 London
3 David 32 Tokyo
```