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Pandas讀取指定行數(shù)據(jù)

來源:千鋒教育
發(fā)布人:xqq
時(shí)間: 2023-11-22 23:52:24 1700668344

一、Pandas讀取指定行數(shù)

在使用 Pandas 時(shí),我們經(jīng)常需要從數(shù)據(jù)集中讀取指定的行數(shù),進(jìn)行數(shù)據(jù)的操作和分析。Pandas 提供了 iloc 和 loc 兩種方法讀取指定行數(shù)據(jù)。

iloc 方法用于通過行號(hào)讀取指定行數(shù)據(jù),其語法格式為:

df.iloc[row_num]

其中,row_num 為指定的行號(hào)。如果想要讀取多行數(shù)據(jù),可以使用如下格式:

df.iloc[start_row_num:end_row_num]

其中,start_row_num 為起始行號(hào)(包含),end_row_num 為結(jié)束行號(hào)(不包含)。

loc 方法用于通過行索引讀取指定行數(shù)據(jù),其語法格式為:

df.loc[row_index]

其中,row_index 為指定的行索引名。如果想要讀取多行數(shù)據(jù),可以使用如下格式:

df.loc[start_row_index:end_row_index]

其中,start_row_index 為起始行索引名(包含),end_row_index 為結(jié)束行索引名(不包含)。

二、Pandas讀取指定行列數(shù)據(jù)

在實(shí)際工作中,我們往往需要同時(shí)讀取指定的行和列數(shù)據(jù)。Pandas 提供了 loc 和 iloc 方法同時(shí)讀取指定行列數(shù)據(jù)。

iloc 方法讀取指定行列數(shù)據(jù)的語法格式為:

df.iloc[row_num, col_num]

其中,row_num 和 col_num 分別為指定的行號(hào)和列號(hào)。如果想要讀取多行多列數(shù)據(jù),可以使用如下格式:

df.iloc[start_row_num:end_row_num, start_col_num:end_col_num]

其中,start_row_num 和 start_col_num 分別為起始行號(hào)和列號(hào)(包含),end_row_num 和 end_col_num 分別為結(jié)束行號(hào)和列號(hào)(不包含)。

loc 方法讀取指定行列數(shù)據(jù)的語法格式為:

df.loc[row_index, col_index]

其中,row_index 和 col_index 分別為指定的行索引名和列索引名。如果想要讀取多行多列數(shù)據(jù),可以使用如下格式:

df.loc[start_row_index:end_row_index, start_col_index:end_col_index]

其中,start_row_index 和 start_col_index 分別為起始行索引名和列索引名(包含),end_row_index 和 end_col_index 分別為結(jié)束行索引名和列索引名(不包含)。

三、Pandas讀取指定行索引

在有些情況下,我們只需要從數(shù)據(jù)集中讀取指定的行索引,進(jìn)行數(shù)據(jù)的操作和分析。Pandas 提供了 index 方法讀取指定行索引。

讀取指定行索引的語法格式為:

df.index[row_num]

其中,row_num 為指定的行號(hào)。

四、Pandas讀取指定列

與讀取指定行數(shù)據(jù)類似,Pandas 也提供了 iloc 和 loc 兩種方法讀取指定列數(shù)據(jù)。

iloc 方法讀取指定列數(shù)據(jù)的語法格式為:

df.iloc[:, col_num]

其中,: 表示讀取所有行數(shù)據(jù),col_num 為指定的列號(hào)。如果想要讀取多列數(shù)據(jù),可以使用如下格式:

df.iloc[:, start_col_num:end_col_num]

其中,start_col_num 和 end_col_num 分別為起始列號(hào)和結(jié)束列號(hào)(不包含)。

loc 方法讀取指定列數(shù)據(jù)的語法格式為:

df.loc[:, col_index]

其中,: 表示讀取所有行數(shù)據(jù),col_index 為指定的列索引名。如果想要讀取多列數(shù)據(jù),可以使用如下格式:

df.loc[:, start_col_index:end_col_index]

其中,start_col_index 和 end_col_index 分別為起始列索引名和結(jié)束列索引名(不包含)。

五、Pandas讀取指定行指定列數(shù)據(jù)

在實(shí)際工作中,我們往往需要同時(shí)讀取指定的行和列數(shù)據(jù)。Pandas 提供了 iloc 和 loc 方法同時(shí)讀取指定行列數(shù)據(jù)。

iloc 方法讀取指定行列數(shù)據(jù)的語法格式為:

df.iloc[row_num, col_num]

其中,row_num 和 col_num 分別為指定的行號(hào)和列號(hào)。如果想要讀取多行多列數(shù)據(jù),可以使用如下格式:

df.iloc[start_row_num:end_row_num, start_col_num:end_col_num]

其中,start_row_num 和 start_col_num 分別為起始行號(hào)和列號(hào)(包含),end_row_num 和 end_col_num 分別為結(jié)束行號(hào)和列號(hào)(不包含)。

loc 方法讀取指定行列數(shù)據(jù)的語法格式為:

df.loc[row_index, col_index]

其中,row_index 和 col_index 分別為指定的行索引名和列索引名。如果想要讀取多行多列數(shù)據(jù),可以使用如下格式:

df.loc[start_row_index:end_row_index, start_col_index:end_col_index]

其中,start_row_index 和 start_col_index 分別為起始行索引名和列索引名(包含),end_row_index 和 end_col_index 分別為結(jié)束行索引名和列索引名(不包含)。

六、Pandas讀取CSV指定行

在實(shí)際工作中,我們通常需要從 CSV 文件中讀取指定的行,并進(jìn)行數(shù)據(jù)的操作和分析。Pandas 提供了 read_csv 方法讀取 CSV 文件,并且支持讀取指定的行。

讀取 CSV 文件指定行數(shù)據(jù)的語法格式為:

df = pd.read_csv("file_name.csv", nrows=num)

其中,file_name.csv 為指定的 CSV 文件名,num 為指定讀取的行數(shù)。

七、Pandas獲取指定的列和行選取

有時(shí)候我們需要讀取的數(shù)據(jù)并不在整行、整列中,而是位于某個(gè)具體的位置。Pandas 提供了 at 和 iat 方法用于讀取指定的行列數(shù)據(jù)。

at 方法讀取指定行列數(shù)據(jù)的語法格式為:

df.at[row_num, col_index]

其中,row_num 和 col_index 分別為指定的行號(hào)和列索引名。

iat 方法讀取指定行列數(shù)據(jù)的語法格式為:

df.iat[row_num, col_num]

其中,row_num 和 col_num 分別為指定的行號(hào)和列號(hào)。

綜上所述,Pandas 讀取指定行數(shù)據(jù)包括讀取指定行數(shù)、指定行列數(shù)據(jù)、指定行索引、指定列、指定行指定列數(shù)據(jù)、讀取 CSV 文件指定行、獲取指定的列和行選取等方法,能夠滿足不同數(shù)據(jù)讀取需求。

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