千锋教育-做有情怀、有良心、有品质的职业教育机构

手机站
千锋教育

千锋学习站 | 随时随地免费学

千锋教育

扫一扫进入千锋手机站

领取全套视频
千锋教育

关注千锋学习站小程序
随时随地免费学习课程

当前位置:首页  >  技术干货  > Pandas读取指定行数据

Pandas读取指定行数据

来源:千锋教育
发布人:xqq
时间: 2023-11-22 23:52:24 1700668344

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。

声明:本站稿件版权均属千锋教育所有,未经许可不得擅自转载。
10年以上业内强师集结,手把手带你蜕变精英
请您保持通讯畅通,专属学习老师24小时内将与您1V1沟通
免费领取
今日已有369人领取成功
刘同学 138****2860 刚刚成功领取
王同学 131****2015 刚刚成功领取
张同学 133****4652 刚刚成功领取
李同学 135****8607 刚刚成功领取
杨同学 132****5667 刚刚成功领取
岳同学 134****6652 刚刚成功领取
梁同学 157****2950 刚刚成功领取
刘同学 189****1015 刚刚成功领取
张同学 155****4678 刚刚成功领取
邹同学 139****2907 刚刚成功领取
董同学 138****2867 刚刚成功领取
周同学 136****3602 刚刚成功领取
相关推荐HOT