dataframe选取特定几行特定几列范围内的数据，并形成一个新的dataframe

可以使用Pandas中的.loc方法来选取特定行和列的数据，并形成一个新的DataFrame。例如，假设我们有一个名为df的DataFrame，我们想选取第1到3行和第2到4列的数据，可以使用如下代码：

new_df = df.loc[1:3, 'column2':'column4']

其中1:3表示选取第1到3行的数据，'column2':'column4'表示选取第2到4列的数据，注意这里选取的是列名而不是列索引。

最后将选取的数据赋值给一个新的DataFrame，即可得到我们想要的结果。

相关问题

dataframe取特定几行

要取出 DataFrame 中的特定几行，可以使用 loc 或 iloc 方法。

loc 方法使用标签索引，例如：

# 假设 df 是一个 DataFrame，要取出索引为 2, 4, 6 的行
df.loc[[2, 4, 6]]

iloc 方法使用位置索引，例如：

# 假设 df 是一个 DataFrame，要取出位置为 2, 4, 6 的行
df.iloc[[2, 4, 6]]

需要注意的是，loc 和 iloc 方法都是左闭右闭区间，即包含指定的行。如果需要取出连续的行，可以使用切片：

# 假设 df 是一个 DataFrame，要取出索引为 2 到 6 的行
df.loc[2:6]

# 假设 df 是一个 DataFrame，要取出位置为 2 到 6 的行
df.iloc[2:7] # 注意这里的右端点是 7，因为左闭右开区间

dataframe取特定几行求和

你可以使用 pandas 库中的 iloc 方法来选择特定的行，并对它们进行求和。例如，假设你有一个名为 df 的 DataFrame，它有5列和10行，你想要对第2行到第4行进行求和，你可以像这样编写代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5],
                   'B': [6, 7, 8, 9, 10],
                   'C': [11, 12, 13, 14, 15],
                   'D': [16, 17, 18, 19, 20],
                   'E': [21, 22, 23, 24, 25]})

# 选择第2行到第4行，并对它们进行求和
sum_of_rows_2_to_4 = df.iloc[1:4].sum()

print(sum_of_rows_2_to_4)

这将输出以下结果：

A    9
B    24
C    39
D    54
E    69
dtype: int64

在这个例子中，我们使用 iloc 方法选择了第2行到第4行，并对它们进行了求和。请注意，我们在 iloc 方法中使用的索引是 Python 风格的索引，也就是说，第一个元素的索引为 0，而不是 1。因此，选取第2行到第4行的语法是 `df.iloc[1:4]`，而不是 `df.iloc[2:5]`。