使用Python提取DataFrame中的指定行数据

Python操作DataFrame：提取指定行数据
最新推荐文章于 2024-01-14 11:21:21 发布
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本文介绍了如何使用Python的pandas库从DataFrame中提取指定行数据，包括通过索引号、条件、多个条件和行标签的方式，帮助在数据分析中筛选所需信息。

在数据分析和处理中，DataFrame是一种常用的数据结构，提供了方便的操作和分析数据的功能。有时候我们需要从DataFrame中提取特定行的数据进行进一步处理或展示。本文将介绍如何使用Python提取DataFrame中的指定行数据，并提供相应的源代码。

首先，我们需要安装和导入必要的库。在Python中，pandas是一个功能强大的数据分析库，它提供了DataFrame这个数据结构以及相关的操作方法。

import pandas as pd

接下来，我们可以创建一个示例的DataFrame，用于演示提取指定行数据的方法。

data = {
   
   'Name': ['Alice', 'Bob'
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根据DataFrame某一列的值来选择具体的某一行方法
09-20
今天小编就为大家分享一篇根据DataFrame某一列的值来选择具体的某一行方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
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Python DataFrame取行
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需要从dataframe：df.loc[df[‘Age’] > 20]中提取索引为0的行Series的‘name’值。注：该例子数据形式来自：https://www.python100.com/html/116332.html。注意：两种提取的区间有区别：按索引（号）提取的区间为：[0,1)根据行的index区间位置，必须先知道index区间，比较基础。示例1：提取索引名=‘1’的那一行，返回一个行Series。关注根据某列series的值区间，取行问题。注：还可以关系:~ 非。
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df: A B 0 1.068932 -0.794307 2 -0.470056 1.192211 4 -0.284561 0.756029 6 1.037563 -0.267820 8 -0.538478 -0.800654 >>> df.iloc[[0]] >>> 0 1.068932 -0.794307
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一、Dataframe 取数操作 1、通过索引取数 1）取某行某列 例：取第一行第二列的数 data.iloc[0,1] 或 data.loc[0,‘value’] 2)取某行 例：取第一行的数 data.loc[0] 或 data.iloc[0] 取第一行和第二行的数 data.iloc[[0,1]] 或 data.loc[[0,1]] 3)取某列 例：取key列 data[‘key’] 取key列和value列 data[[‘key’,‘value’]] 2、掩码取数 1）取key为-3的值 data
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前一篇文章提到了序列,可以理解为Excel里没有列名的一列数据,那么Excel里的由行列组成的表数据是如何对应到Python中的呢？就是今天要说的数据框：DataFrame。它是由一组数据和一对索引（行索引和列索引）组成的二维数据结构，可以看成Excel里的表格，与Series不同的是，DataFrame可以有多行/列数据。1．建首先要导入pandas模块，简写为pd。In [1]:import ...
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大家好，我是阿光。本专栏整理了《Pandas数据分析处理》，内包含了各种常见的数据处理，以及Pandas内置函数的使用方法，帮助我们快速便捷的处理表格数据。正在更新中~ ✨。
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行索引()：对应最左边那一竖列列索引()：对应最上面那一横行Access a group of rows and columns by label(s) or a boolean array.（通过标签或布尔数组访问一组行和列）Purely integer-location based indexing for selection by position.（按位置进行索引选择）
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参考：http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/api.html#dataframe data['w'] #选择表格中的'w'列，使用类字典属性,返回的是Series类型 data.w #选择表格中的'w'列，使用点属性,返回的是Series类型 data[['w']] #选择表格中的'w'列，返回的是DataFrame类型 data
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取dataframe某行某列所指的单元值代码准备：环境平台：Python 3.7.1 -IDLE Shell。
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有时候需要删除数据表中某一列中包含指定字符串的行，可以使用pandas的字符串包含函数.str.contains： pd.Series.str.contains(pat, case=True, flags=0, na=None, regex=True) #pat是搜索字符，case表示是否区分大小写，flags表示是否传递给 re 模块的标志，regex=True则pat是一个正则表达式，regex=False表示pat是一个字符串 官网详细解释链接：https://pandas.pydata.org/d
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在Python中使用pandas库获取DataFrame指定行和列的数据，可以通过以下几种方法实现： --- ### 一、基础准备 ```python import pandas as pd # 创建示例DataFrame data = { '姓名': ['张三', '李四', '王五', '...
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