Pandas 从上排获取数据 - Python

Pandas 是 Python 的一个数据处理库，它提供了一些强大的数据结构和函数来处理结构化数据，如表格型数据和时间序列数据等。在 Pandas 中，我们可以很容易地获取想要的数据。

从上排获取数据

Pandas 支持从 DataFrame 中获取前几行数据，这在初步了解数据的结构和内容时非常有用。

获取 DataFrame 的前几行数据可以使用 head() 函数。默认情况下，head() 函数返回 DataFrame 的前 5 行，我们可以通过传递一个整数参数来获取前几行数据。

以下是获取 DataFrame 的前 3 行数据的示例代码：

import pandas as pd

# 创建 DataFrame
data = {'Name': ['Tom', 'Jack', 'Steve', 'Ricky', 'Vin', 'David'], 'Age': [28, 34, 29, 42, 36, 23]}
df = pd.DataFrame(data)

# 获取前 3 行数据
df.head(3)

输出结果如下：

| | Name | Age | |---:|:-------|---:| | 0 | Tom | 28 | | 1 | Jack | 34 | | 2 | Steve | 29 |

还可以使用 iloc 属性来获取指定行的数据。iloc 接受整数索引值或布尔数组作为参数。以下是获取 DataFrame 的前 3 行数据的示例代码：

import pandas as pd

# 创建 DataFrame
data = {'Name': ['Tom', 'Jack', 'Steve', 'Ricky', 'Vin', 'David'], 'Age': [28, 34, 29, 42, 36, 23]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用 iloc 属性获取前 3 行数据
df.iloc[:3]

输出结果如下：

| | Name | Age | |---:|:-------|---:| | 0 | Tom | 28 | | 1 | Jack | 34 | | 2 | Steve | 29 |

总结

使用 Pandas，我们可以很容易地获取 DataFrame 的上排数据。head() 函数和 iloc 属性都是我们常用的方法。