用 df 选择前 n 行 - Python

在数据分析中，我们通常需要处理大量数据。在 Pandas 中，DataFrame 是用于处理和操作结构化数据高效的数据类型之一。在这个过程中，我们经常需要使用"df选择前n行"这个技巧。因此，本文将为您介绍如何在 Pandas 中使用 df 选择前 n 行。

什么是 Pandas？

Pandas 是一个开源的数据分析库，它为 Python 提供了数据处理的功能。Pandas 的数据结构主要是系列 (Series) 和数据框 (DataFrame)，其中数据框是最常用的结构化数据类型。Pandas 可以灵活处理各种数据类型，包括 CSV、Excel、SQL 数据库、JSON 和 HTML 等。

选择前 n 行

为了选择数据框的前 n 行，我们可以使用 head() 方法。head() 方法的默认参数为 5，即返回前五行数据。如下所示：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')
df.head() # 返回前五行数据

如果我们想要返回前 n 行数据，只需将 n 传递给 head() 方法即可。例如，如果我们想要返回前三行数据，可以这样写：

df.head(3) # 返回前三行数据

Markdown 代码片段

下面是本文介绍的代码片段的 Markdown 格式：

## 选择前 n 行

为了选择数据框的前 n 行，我们可以使用 head() 方法。head() 方法的默认参数为 5，即返回前五行数据。如下所示：

``` python
import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')
df.head() # 返回前五行数据

如果我们想要返回前 n 行数据，只需将 n 传递给 head() 方法即可。例如，如果我们想要返回前三行数据，可以这样写：

df.head(3) # 返回前三行数据

以上是本文的全部内容，希望能够帮助你更好地理解 Pandas 中如何使用 df 选择前 n 行。