# 使用 iloc 提取倒数第一行last_row=df.iloc[-1]print(last_row) 1. 2. 3. 运行以上代码后,输出结果为: 姓名 王五 年龄35 城市 广州 Name: 2, dtype: object 1. 2. 3. 4. 使用tail 方法 另外一种更简便的方法是使用tail(1)直接提取最后一行: # 使用 tail 方法提取最后一行last_row_tail=df.ta...
下面是使用tail方法获取DataFrame最后一行的示例代码: importpandasaspd# 创建一个示例DataFramedata={'姓名':['张三','李四','王五'],'年龄':[25,30,35],'性别':['男','女','男']}df=pd.DataFrame(data)# 使用tail获取最后一行last_row=df.tail(1)print(last_row) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. ...
对象first_row = data.loc[941] first_row 3.可以通过 index 和 values属性获取行索引和值 first_row.values # 获取Series中所有的值...# 查看df的dtypes属性,获取每一列的数据类型 df.dtypes df.info() Pandas...
concat([df1, df2, df3]) #concat默认列拼接 print(df_col) df_row=pd.concat([df1, df2, df3], axis=1) #当axis=1时,concat为行拼接 print(df_row) df_param=pd.concat([df1,df2,df3], keys=['x','y','z']) #使用参数key为每个数据集指定块标记 print(df_param) 列名(columns)和行...
The last row without any NaN is taken (or the last row without DataFrame.shift([periods, freq, axis]) Shift index by desired number of periods with an optional time freq DataFrame.first_valid_index() Return label for first non-NA/null value ...
Axesindex: row labels;columns: column labels DataFrame.as_matrix([columns])转换为矩阵 DataFrame.dtypes返回数据的类型 DataFrame.ftypesReturn the ftypes (indication of sparse/dense and dtype) in this object. DataFrame.get_dtype_counts()返回数据框数据类型的个数 ...
df.loc[row_index,col_index] 注意loc是根据行和列的索引进行选择的,行索引就是index,列索引就是列名。 loc举例: df.loc[0,'age']=18 就能定位行索引为0,列名为‘age’的元素,然后可以直接赋值 df.loc[df.id=109,'age'] 这个就是找到id为109的索引号,然后列名还是age的元素,总之row_index可以直接填写...
at Get or set the value of the item with the specified label axes Returns the labels of the rows and the columns of the DataFrame bfill() Replaces NULL values with the value from the next row bool() Returns the Boolean value of the DataFrame columns Returns the column labels of the Dat...
['x1'] = pd.Series([2,3],index=[0,1]) 将列为x1,行索引为0和1的值改为2,3 6、获取DadaFrame的行 for row in DataFrame.iterrows(): print(row[0],row[1]) #每个row是一个元祖,包含2个元素,row[0]是整型索引,row[1]是Series,所以从行的角度也可以看出,一个DataFrame是由多个Series组成的...
You can get the row number of the Pandas DataFrame using the df.index property. Using this property we can get the row number of a certain value