在Pandas Python中用给定的列选择有限的行

在Pandas Python中，我们可以使用loc方法根据给定的列选择有限的行。以下是具体步骤：

1. 导入Pandas库和读取数据集

import pandas as pd
data = pd.read_csv('data.csv')

1. 确定需要选择的列和行数范围

selected_col = ['name', 'age', 'gender']
start_row = 1
end_row = 10

1. 使用loc方法选择指定的行和列

selected_data = data.loc[start_row:end_row, selected_col]

完整的代码如下所示：

import pandas as pd

# 读取数据集
data = pd.read_csv('data.csv')

# 指定需要选择的列和行范围
selected_col = ['name', 'age', 'gender']
start_row = 1
end_row = 10

# 使用loc方法选择指定的行和列
selected_data = data.loc[start_row:end_row, selected_col]

# 打印输出选择的数据
print(selected_data)

例如，我们有一个名为"data.csv"的数据集文件，包含了用户的姓名、年龄和性别信息，数据集如下：

name	age	gender
Alice	20	F
Bob	25	M
Carol	30	F
David	35	M
Ellen	40	F
Frank	45	M
George	50	M
Hannah	55	F
Ivan	60	M
Jack	65	M

我们想选择前10行中的"name"、"age"和"gender"列，代码如下：

import pandas as pd

# 读取数据集
data = pd.read_csv('data.csv')

# 指定需要选择的列和行范围
selected_col = ['name', 'age', 'gender']
start_row = 1
end_row = 10

# 使用loc方法选择指定的行和列
selected_data = data.loc[start_row:end_row, selected_col]

# 打印输出选择的数据
print(selected_data)

运行以上代码，将会输出如下所示的结果：

    name  age gender
1    Bob   25      M
2  Carol   30      F
3  David   35      M
4  Ellen   40      F
5  Frank   45      M
6  George  50      M
7  Hannah  55      F
8  Ivan    60      M
9  Jack    65      M

可以看到，我们成功选择了前10行中的"name"、"age"和"gender"列。