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。

相关问题

pandas获取指定列

要获取 Pandas 数据框中的特定列，可以使用方括号并在其中指定列名。例如，如果你有一个名为 `df` 的数据框，并且你想要获取名为 `column_name` 的列，可以使用以下代码：

df['column_name']

如果你想要获取多个列，可以将列名作为列表传递给方括号。例如，如果你想要获取名为 `column_name_1` 和 `column_name_2` 的两列，可以使用以下代码：

df[['column_name_1', 'column_name_2']]

在这两种情况下，你将得到一个 Pandas 系列或数据框，包含你所请求的列。

pandas 获取指定列值对应的行号

在pandas中，可以使用`index`方法来获取指定列值对应的行号。

假设我们有一个DataFrame数据集，其中有两列'A'和'B'。我们想要获取'A'列中值为'hello'的行的行号。可以按照以下步骤进行操作：

首先，我们可以使用`df.loc[df['A'] == 'hello']`来过滤出'A'列中值为'hello'的行。这会返回一个新的DataFrame对象，其中包含只有'A'列满足条件的行。

接下来，我们可以使用`.index`方法来获取这些行的行号。例如，`df.loc[df['A'] == 'hello'].index`会返回包含所有满足条件的行号的索引对象。

下面是一个完整的例子：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': ['hello', 'world', 'hello', 'world'],
        'B': [1, 2, 3, 4]}
df = pd.DataFrame(data)

# 获取'A'列中值为'hello'的行的行号
row_indices = df.loc[df['A'] == 'hello'].index

# 打印结果
print(row_indices)

运行以上代码，我们会得到输出结果：

Int64Index([0, 2], dtype='int64')

这意味着在'A'列中，值为'hello'的行的行号分别是0和2。注意，行号是从0开始计算的。