pandas实现选取特定索引的行

选取特定索引的行通常用于数据的筛选和分析。在pandas中，可以使用loc和iloc方法实现选取特定索引的行。

loc方法

语法

df.loc[行索引, 列索引]

示例

例如，有一个包含成绩和姓名的数据集，包括以下内容：

姓名	语文	数学	英语
张三	70	80	90
李四	80	70	60
王五	60	90	80

如果要选取李四的成绩，可以使用loc方法：

import pandas as pd

data = pd.read_csv('data.csv', index_col=0)
li_si = data.loc['李四', :]
print(li_si)

输出结果为：

语文    80
数学    70
英语    60
Name: 李四, dtype: int64

这里使用 ":" 表示选取所有列的数据。也可以使用列名来选取特定的列，例如：

li_si_math = data.loc['李四', '数学']
print(li_si_math)

输出结果为：

70

这里选取了李四的数学成绩。

iloc方法

语法

df.iloc[行索引位置, 列索引位置]

示例

例如，还是之前的这个包含成绩和姓名的数据集，如果要选取第二行的成绩，可以使用iloc方法：

import pandas as pd

data = pd.read_csv('data.csv', index_col=0)
row_2 = data.iloc[1, :]
print(row_2)

输出结果为：

语文    80
数学    70
英语    60
Name: 李四, dtype: int64

这里选取了第二行所有的数据。

同样的，也可以使用列索引位置来选取特定列的数据，例如：

row_2_math = data.iloc[1, 1]
print(row_2_math)

输出结果为：

70

这里选取了第二行的数学成绩。