对pandas通过索引提取dataframe的行方法详解

接下来我将详细讲解 “对pandas通过索引提取dataframe的行方法详解”的完整攻略。

一、了解pandas的索引

在pandas中，索引是指针，指向一个或多个列，因此如果没有指定索引，则会自动生成一个默认的整数索引。

二、通过loc方法提取dataframe的行

loc方法可以精确地获取某些行或列，具体使用方法如下：

df.loc[row_indexer, column_indexer]

其中 row_indexer 表示行索引器，column_indexer 表示列索引器。如果只需要获取行，可以简写成：

df.loc[row_indexer]

例如，要获取基于索引标签2019-01-01的行，可以使用以下代码：

df.loc['2019-01-01']

三、通过iloc方法提取dataframe的行

iloc方法与loc类似，但是使用的是整数索引，而不是标签。它的用法如下：

df.iloc[row_indexer,column_indexer]

其中 row_indexer 为行索引器，column_indexer 为列索引器，如果只需要取行，可以简化成：

df.iloc[row_indexer]

例如，要获取第一行数据，可以使用以下代码：

df.iloc[0]

四、过滤dataframe的行

使用loc或iloc方法的索引器，可以通过布尔条件来过滤特定的行。例如，以下代码将从数据框df中提取高于平均值的行：

df.loc[df['column']>df['column'].mean()]

其中，column表示待筛选的列名。同样的用法也适用于iloc方法。

五、示例说明

接下来，我将介绍两个例子，演示如何使用loc和iloc方法提取dataframe的行。

示例一

给定以下数据框df1：

         A  B  C
2019-01-01  1  4  7
2019-01-02  2  5  8
2019-01-03  3  6  9

要获取基于索引标签2019-01-02的数据，可以使用以下代码：

df1.loc['2019-01-02']

该代码将返回以下结果：

A    2
B    5
C    8
Name: 2019-01-02, dtype: int64

示例二

给定以下数据框df2：

    col1  col2  col3
0      1     4     7
1      2     5     8
2      3     6     9

要获取第二行的数据，可以使用以下代码：

df2.iloc[1]

该代码将返回以下结果：

col1    2
col2    5
col3    8
Name: 1, dtype: int64

以上就是关于“对pandas通过索引提取dataframe的行方法详解”的完整攻略。