Pandas读取指定行数据

一、Pandas读取指定行数

在使用 Pandas 时，我们经常需要从数据集中读取指定的行数，进行数据的操作和分析。Pandas 提供了 iloc 和 loc 两种方法读取指定行数据。

iloc 方法用于通过行号读取指定行数据，其语法格式为：

df.iloc[row_num]


其中，row_num 为指定的行号。如果想要读取多行数据，可以使用如下格式：
df.iloc[start_row_num:end_row_num]

其中，start_row_num 为起始行号（包含），end_row_num 为结束行号（不包含）。
loc 方法用于通过行索引读取指定行数据，其语法格式为：
df.loc[row_index]

其中，row_index 为指定的行索引名。如果想要读取多行数据，可以使用如下格式：
df.loc[start_row_index:end_row_index]

其中，start_row_index 为起始行索引名（包含），end_row_index 为结束行索引名（不包含）。

二、Pandas读取指定行列数据
在实际工作中，我们往往需要同时读取指定的行和列数据。Pandas 提供了 loc 和 iloc 方法同时读取指定行列数据。
iloc 方法读取指定行列数据的语法格式为：
df.iloc[row_num, col_num]

其中，row_num 和 col_num 分别为指定的行号和列号。如果想要读取多行多列数据，可以使用如下格式：
df.iloc[start_row_num:end_row_num, start_col_num:end_col_num]

其中，start_row_num 和 start_col_num 分别为起始行号和列号（包含），end_row_num 和 end_col_num 分别为结束行号和列号（不包含）。
loc 方法读取指定行列数据的语法格式为：
df.loc[row_index, col_index]

其中，row_index 和 col_index 分别为指定的行索引名和列索引名。如果想要读取多行多列数据，可以使用如下格式：
df.loc[start_row_index:end_row_index, start_col_index:end_col_index]

其中，start_row_index 和 start_col_index 分别为起始行索引名和列索引名（包含），end_row_index 和 end_col_index 分别为结束行索引名和列索引名（不包含）。

三、Pandas读取指定行索引
在有些情况下，我们只需要从数据集中读取指定的行索引，进行数据的操作和分析。Pandas 提供了 index 方法读取指定行索引。
读取指定行索引的语法格式为：
df.index[row_num]

其中，row_num 为指定的行号。

四、Pandas读取指定列
与读取指定行数据类似，Pandas 也提供了 iloc 和 loc 两种方法读取指定列数据。
iloc 方法读取指定列数据的语法格式为：
df.iloc[:, col_num]

其中，: 表示读取所有行数据，col_num 为指定的列号。如果想要读取多列数据，可以使用如下格式：
df.iloc[:, start_col_num:end_col_num]

其中，start_col_num 和 end_col_num 分别为起始列号和结束列号（不包含）。
loc 方法读取指定列数据的语法格式为：
df.loc[:, col_index]

其中，: 表示读取所有行数据，col_index 为指定的列索引名。如果想要读取多列数据，可以使用如下格式：
df.loc[:, start_col_index:end_col_index]

其中，start_col_index 和 end_col_index 分别为起始列索引名和结束列索引名（不包含）。

五、Pandas读取指定行指定列数据
在实际工作中，我们往往需要同时读取指定的行和列数据。Pandas 提供了 iloc 和 loc 方法同时读取指定行列数据。
iloc 方法读取指定行列数据的语法格式为：
df.iloc[row_num, col_num]

其中，row_num 和 col_num 分别为指定的行号和列号。如果想要读取多行多列数据，可以使用如下格式：
df.iloc[start_row_num:end_row_num, start_col_num:end_col_num]

其中，start_row_num 和 start_col_num 分别为起始行号和列号（包含），end_row_num 和 end_col_num 分别为结束行号和列号（不包含）。
loc 方法读取指定行列数据的语法格式为：
df.loc[row_index, col_index]

其中，row_index 和 col_index 分别为指定的行索引名和列索引名。如果想要读取多行多列数据，可以使用如下格式：
df.loc[start_row_index:end_row_index, start_col_index:end_col_index]

其中，start_row_index 和 start_col_index 分别为起始行索引名和列索引名（包含），end_row_index 和 end_col_index 分别为结束行索引名和列索引名（不包含）。

六、Pandas读取CSV指定行
在实际工作中，我们通常需要从 CSV 文件中读取指定的行，并进行数据的操作和分析。Pandas 提供了 read_csv 方法读取 CSV 文件，并且支持读取指定的行。
读取 CSV 文件指定行数据的语法格式为：
df = pd.read_csv("file_name.csv", nrows=num)

其中，file_name.csv 为指定的 CSV 文件名，num 为指定读取的行数。

七、Pandas获取指定的列和行选取
有时候我们需要读取的数据并不在整行、整列中，而是位于某个具体的位置。Pandas 提供了 at 和 iat 方法用于读取指定的行列数据。
at 方法读取指定行列数据的语法格式为：
df.at[row_num, col_index]

其中，row_num 和 col_index 分别为指定的行号和列索引名。
iat 方法读取指定行列数据的语法格式为：
df.iat[row_num, col_num]

其中，row_num 和 col_num 分别为指定的行号和列号。

综上所述，Pandas 读取指定行数据包括读取指定行数、指定行列数据、指定行索引、指定列、指定行指定列数据、读取 CSV 文件指定行、获取指定的列和行选取等方法，能够满足不同数据读取需求。