使用pandas筛选dataframe数据：获取特定行范围的数据

最新推荐文章于 2025-09-08 17:20:22 发布
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本文介绍了如何使用Pandas的iloc方法筛选DataFrame中特定行范围的数据，包括从指定行号开始到结束的不包含结束行的数据，以及获取前n行、从第n行到最后的数据的操作。

使用pandas筛选dataframe数据：获取特定行范围的数据

在处理数据时，我们经常需要筛选出特定行范围的数据进行分析或处理。Pandas是一个基于NumPy的开源数据分析库，提供了丰富的数据结构和高效的数据操作方法，非常适合处理各种数据任务，包括数据筛选。

下面将介绍如何使用Pandas根据行号筛选特定行范围的数据。

首先，我们需要导入Pandas模块，并创建一个DataFrame对象：

import pandas as pd

data = {
   
   'Name': ['Tom', 'Jerry', 'Mike'
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Pandas筛选DataFrame数据：筛选指定数据列非缺失值的所有数据行
2301_79366435的博客
09-05 482
本文将详细介绍如何使用Pandas进行DataFrame数据的筛选，并给出相应的源代码示例。这个DataFrame包含四个学生的信息，其中’姓名’列中没有缺失值，'年龄’列中有一个缺失值（用None表示），'成绩’列中也有一个缺失值（用None表示）。至此，我们已经学习了如何使用Pandas筛选DataFrame中指定数据列非缺失值的所有数据行。如果我们希望保留原始DataFrame，并且只是从中提取出非缺失值的数据行，可以使用。现在，我们的目标是筛选出’成绩’列中非缺失值的所有数据行。
使用Python中的pandas库可以轻松地对DataFrame进行数据筛选和处理。本文将介绍如何通过指定字符串数据列的长度来筛选DataFrame中的数据行。
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09-08 240
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在真实的数据分析场景中，我们很少会一次性使用数据集中的所有数据。从海量数据中提取感兴趣的子集，这就是数据筛选的核心价值。Pandas作为Python数据分析的利器，提供了多种灵活高效的数据筛选方式，能够满足各种复杂的数据提取需求。Pandas提供了丰富而强大的数据筛选功能，从基本的列选择到复杂的多条件查询，能够满足各种数据分析需求。掌握这些技巧不仅可以提高数据处理效率，还能使代码更加简洁易读。使用布尔索引进行条件筛选掌握多条件组合（&、|、~）善用isin和between进行范围筛选。
【pandas】模块（2）——DataFrame数据筛选
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【pandas】--DataFrame数据筛选（二）_panbaoran913的博客-优快云博客_pandas dataframe筛选数据
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