数学建模之数据分析【七】：对Pandas DataFrame 进行切片

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对 Pandas DataFrames 进行切片，是一种强大的技术，允许根据整数位置或标签位置提取特定的数据子集。本文，我们将学习行和列切片、单元格选择和布尔条件的用法。

一、切片简介

借助 Pandas，我们可以在 Dataframe 中执行切片。使用 Pandas Dataframe 进行切片iloc[] 是 Python 中提取特定数据子集的一种强大技术。该iloc[] 方法允许您根据行和列的整数位置来定位和提取它们。

要使用 执行切片iloc[]，请指定要包含在切片数据框中的行和列索引。语法类似于传统的数组切片，对于 Python 用户来说非常直观。例如，df.iloc[1:5, 2:4]从数据框中提取第 2 至第 5 行和第 3 至第 4 列。

在 Pandas 中对 DataFrame 进行切片包括以下步骤：

1. 创建 DataFrame
2. 对 DataFrame 进行切片

二、创建Pandas数据框

import pandas as pd
 
# Initializing the nested list with Data set
player_list = [['M.S.Dhoni', 36, 75, 5428000],
               ['A.B.D Villers', 38, 74, 3428000],
               ['V.Kohli', 31, 70, 8428000],