Python大数据之pandas快速入门(二)_python提取指定行内容_pandas读取指定行数据

先自我介绍一下，小编浙江大学毕业，去过华为、字节跳动等大厂，目前阿里P7

深知大多数程序员，想要提升技能，往往是自己摸索成长，但自己不成体系的自学效果低效又漫长，而且极易碰到天花板技术停滞不前！

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正文

4）设置 DataFrame 的行标签

# 注意：DataFrame设置行标签时，并不会改变原来的DataFrame，而是返回的副本
china_df = china.set_index('year')

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3.2 DataFrame 的行位置编号和列位置编号

DataFrame 除了行标签和列标签之外，还具有行列位置编号。

行位置编号：从上到下，第1行编号为0，第二行编号为1，…，第n行编号为n-1

列位置编号：从左到右，第1列编号为0，第二列编号为1，…，第n列编号为n-1

注意：默认情况下，行标签和行位置编号是一样的。

4. DataFrame 获取指定行列的数据

以下示例都使用加载的 gapminder.tsv 数据集进行操作，注意将 year 这一列设置为行标签。

4.1 loc函数获取指定行列的数据

基本格式：

演示示例：

示例1：获取行标签为 1952, 1962, 1972 行的 country、pop、gdpPercap 列的数据
示例2：获取行标签为 1952, 1962, 1972 行的所有列的数据
示例3：获取所有行的 country、pop、gdpPercap 列的数据
示例4：获取行标签为 1957 行的所有列的数据
示例5：获取行标签为 1957 行的 lifeExp 列的数据

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示例实现：

1）示例1：获取行标签为 1952, 1962, 1972 行的 country、pop、gdpPercap 列的数据

# 示例1：获取行标签为 1952, 1962, 1972 行的 country、pop、gdpPercap 列的数据
china_df.loc[[1952, 1962, 1972], ['country', 'pop', 'gdpPercap']]

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2）示例2：获取行标签为 1952, 1962, 1972 行的所有列的数据

# 示例2：获取行标签为 1952, 1962, 1972 行的所有列的数据
china_df.loc[[1952, 1962, 1972]]

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3）示例3：获取所有行的 country、pop、gdpPercap 列的数据

# 示例3：获取所有行的 country、pop、gdpPercap 列的数据
china_df.loc[:, ['country', 'pop', 'gdpPercap']]

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4）示例4：获取行标签为 1957 行的所有列的数据

# 示例4：获取行标签为 1957 行的所有列的数据
china_df.loc[1957]

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# 示例4：获取行标签为 1957 行的所有列的数据
china_df.loc[[1957]]

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5）示例5：获取行标签为 1957 行的 lifeExp 列的数据

# 示例5：获取行标签为 1957 行的 lifeExp 列的数据
china_df.loc[[1957], 'lifeExp']
或
china_df.loc[1957, ['lifeExp']]
或
china_df.loc[1957, 'lifeExp']

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4.2 iloc函数获取指定行列的数据

基本格式：

演示示例：

示例1：获取行位置为 0, 2, 4 行的 0、1、2 列的数据
示例2：获取行位置为 0, 2, 4 行的所有列的数据
示例3：获取所有行的列位置为 0、1、2 列的数据
示例4：获取行位置为 1 行的所有列的数据
示例5：获取行位置为 1 行的列位置为 2 列的数据

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示例实现：

1）示例1：获取行位置为 0, 2, 4 行的 0、1、2 列的数据

# 示例1：获取行位置为 0, 2, 4 行的 0、1、2 列的数据
china_df.iloc[[0, 2, 4], [0, 1, 2]]

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2）示例2：获取行位置为 0, 2, 4 行的所有列的数据

# 示例2：获取行位置为 0, 2, 4 行的所有列的数据
china_df.iloc[[0, 2, 4]]

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3）示例3：获取所有行的列位置为 0、1、2 列的数据

# 示例3：获取所有行的列位置为 0、1、2 列的数据
china_df.iloc[:, [0, 1, 2]]

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4）示例4：获取行位置为 1 行的所有列的数据

# 示例4：获取行位置为 1 行的所有列的数据
china_df.iloc[1]

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# 示例4：获取行位置为 1 行的所有列的数据
china_df.iloc[[1]]

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5）示例5：获取行位置为 1 行的列位置为 2 列的数据

# 示例5：获取行位置为 1 行的列位置为 2 列的数据
china_df.iloc[[1], 2]
或
china_df.iloc[1, [2]]
或
china_df.iloc[1, 2]

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4.3 loc和iloc的切片操作

基本格式：

演示示例：

网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。

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一个人可以走的很快，但一群人才能走的更远！不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人，都欢迎加入我们的的圈子（技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导），让我们一起学习成长！

` | 根据行列标签位置获对应行的对应列的数据，包含起始行列位置，但不包含结束行列位置 |

演示示例：

网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。

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[外链图片转存中…(img-TnH5gqvk-1713318027803)]

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