获取给定 Pandas DataFrame 的指定行值
Pandas DataFrame是一种二维大小可变的、潜在异构的表格数据结构,带有标记的轴(行和列)。
现在让我们看看如何获取给定 DataFrame 的指定行值。
我们将使用loc[ ]、 iloc[ ]和[ ]作为数据框对象,以从我们的数据框中选择行和列。
- iloc[ ]用于通过相应的标签选择行/列。
- loc[ ]用于通过索引选择行/列。
- [ ]用于按各自的名称选择列。
方法一:使用iloc[ ]。
示例:假设您有一个 pandas 数据框,并且您想根据其索引选择特定行。
Python3
# import pandas library
import pandas as pd
# Creating a dictionary
d = {'sample_col1': [1, 2, 3],
'sample_col2': [4, 5, 6],
'sample_col3': [7, 8, 9]}
# Creating a Dataframe
df = pd.DataFrame(d)
# show the dataframe
print(df)
print()
# Select Row No. 2
print(df.iloc[2])
Python3
# import pandas library
import pandas as pd
# Creating a dictionary
d = {'sample_col1': [1, 2, 1],
'sample_col2': [4, 5, 6],
'sample_col3': [7, 8, 9]}
# Creating a Dataframe
df = pd.DataFrame(d)
# show the dataframe
print(df)
print()
# Select rows where sample_col1 is 1
print(df.loc[df['sample_col1'] == 1])
Python3
# import pandas library
import pandas as pd
# Creating a dictionary
d = {'sample_col1': [1, 2, 1],
'sample_col2': [4, 5, 6],
'sample_col3': [7, 8, 9]}
# Creating a Dataframe
df = pd.DataFrame(d)
# show the dataframe
print(df)
print()
# Display column 1 and 3 for row 2
print(df[['sample_col1' , 'sample_col3']].iloc[1])
输出:
方法 2:使用loc[ ]。
示例:假设您要选择给定列的值已给出的行。
Python3
# import pandas library
import pandas as pd
# Creating a dictionary
d = {'sample_col1': [1, 2, 1],
'sample_col2': [4, 5, 6],
'sample_col3': [7, 8, 9]}
# Creating a Dataframe
df = pd.DataFrame(d)
# show the dataframe
print(df)
print()
# Select rows where sample_col1 is 1
print(df.loc[df['sample_col1'] == 1])
输出:
方法 3:使用[ ]和iloc[ ] 。
示例:假设您只需要与特定行的特定列相关的值。
Python3
# import pandas library
import pandas as pd
# Creating a dictionary
d = {'sample_col1': [1, 2, 1],
'sample_col2': [4, 5, 6],
'sample_col3': [7, 8, 9]}
# Creating a Dataframe
df = pd.DataFrame(d)
# show the dataframe
print(df)
print()
# Display column 1 and 3 for row 2
print(df[['sample_col1' , 'sample_col3']].iloc[1])
输出: