在给定的Pandas数据框架中获取特定的行

获取特定的行在 Pandas 中是一个基本操作。以下是详细步骤：

1. 导入 Pandas 库并加载数据：

import pandas as pd

data = {'name': ['John', 'Sarah', 'Mary', 'David', 'Emma'], 
        'age': [25, 31, 29, 35, 27],
        'gender': ['M', 'F', 'F', 'M', 'F']}
df = pd.DataFrame(data)

这将创建一个名为 df 的数据框架，它包含名称、年龄和性别列。

1. 获取单个行：

要获取单个行，可以使用 .loc[] 命令。在这里，我们将根据索引值选取第三行数据：

row_3 = df.loc[2]
print(row_3)

这将在控制台输出：

name      Mary
age         29
gender       F
Name: 2, dtype: object

此输出列出了行的所有值，以及它所属于的列标签。

1. 获取多个行：

要选择多个行，可以使用 .loc[] 命令，并为所需的行提供一个列表。例如，以下命令将选择第一、第三和第五行：

rows_1_3_5 = df.loc[[0, 2, 4]]
print(rows_1_3_5)

这将在控制台输出选定行的完整数据框架：

    name  age gender
0   John   25      M
2   Mary   29      F
4   Emma   27      F

1. 获取行基于筛选条件：

要根据某些条件筛选行，可以使用布尔索引。下面的例子演示如何使用布尔索引选择年龄大于 30 的行：

age_above_30 = df[df['age'] > 30]
print(age_above_30)

这将在控制台输出仅包含年龄大于 30 的行的数据框架：

    name  age gender
1  Sarah   31      F
3  David   35      M

以上是在 Pandas 中获取特定行的详细攻略和实例。