df.ix['one':'two']#取one、two行 df.ix[0:2,0]#取第0、1行,第0列 df.ix[0:1,'a']#取第0行,a列 df.ix[0:2,'a':'c']#取第0、1行,abc列 df.ix['one':'two','a':'c']#取one、two行,abc列 df.ix[0:2,0:1]#取第0、1行,第0列 df.ix[0:2,0:2]#取第0、1行,第...
import pandas as pd # 创建示例数据 data = {'姓名': ['张三', '李四', '王五'], '年龄': [25, 30, 35], '城市': ['北京', '上海', '广州']} df = pd.DataFrame(data) # 选取单列 name_column = df['姓名'] name_column = df.姓名 # 选取多列 name_age_columns = df[['姓名',...
我们可以使用iloc方法取第2行第3列的数据,代码如下: ```python result=df.iloc[1,2]#取第2行第3列的数据 print(result)#输出:8 ``` 二、通过列名取数据 除了行索引,我们还可以通过列名来取DataFrame的数据。Pandas的DataFrame提供了通过列名取数据的方法,可以通过列名和行索引组合起来取特定行列的数据。例如...
pandas取dataframe特定行/列 1.按列取、按索引/行取、按特定行列取importnumpy as npfrompandasimportDataFrameimportpandas as pd df=DataFrame(np.arange(12).reshape((3,4)),index=['one','two','thr'],columns=list('abcd')) df['a']#取a列df[['a','b']]#取a、b列#ix可以用数字索引,也...
在pandas中,可以使用切片操作来获取每第n列和特定的最后第n列。 要获取每第n列,可以使用切片操作符`:`和步长参数。例如,如果要获取每第2列,可以使用`df.iloc[:, ::2]`。这里的...
从满足条件的pandas DataFrame中获取特定的列名,可以使用以下方法: 1. 使用条件筛选获取满足条件的行: ```python condition = df['column_...
一、前言 前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据提取的问题，上一篇文章我们介绍了...
1.按列取、按索引/行取、按特定行列取 importnumpyasnpfrompandasimportDataFrameimportpandasaspd df=DataFrame(np.arange(12).reshape((3,4)),index=['one','two','thr'],columns=list('abcd')) df['a']#取a列df[['a','b']]#取a、b列#ix可以用数字索引,也可以用index和column索引df.ix[0]#...
1、选取指定⾏的某⼀列（根据标题）的内容 d f.loc[i, "high"]2、数据由pandas读取 df = pd.DataFrame(data）3、选择特定列 df[’列名1’] df[["列名1"]]4、选择特定⾏ # 选择每⼀列的前2⾏数据 df.iloc[:2]df.iloc[10:12] #选择第10⾏到11⾏ 5、⾏号和列号同时控制 # 选择...