获取给定 Pandas DataFrame 的指定行值

Pandas 是一个用于数据操控和分析的 Python 库。在数据处理过程中，我们经常需要获取指定数据集中的特定行的值。在本文中，我们将介绍如何使用 Pandas 获取给定 DataFrame 的指定行值。

示例数据

我们首先创建一个示例 DataFrame。

import pandas as pd

data = {
    'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Emily'],
    'age': [25, 35, 30, 27, 29],
    'gender': ['F', 'M', 'M', 'M', 'F']
}

df = pd.DataFrame(data)

print(df)

输出结果如下：

       name  age gender
0     Alice   25      F
1       Bob   35      M
2   Charlie   30      M
3     David   27      M
4     Emily   29      F

使用 iloc 获取指定行

Pandas 中使用 iloc 方法获取指定行。这个方法需要传递一个整数参数，表示要获取的行号。

如果要获取第一行的数据，可以使用以下代码：

first_row = df.iloc[0]

print(first_row)

输出结果如下：

name      Alice
age          25
gender        F
Name: 0, dtype: object

使用 loc 获取指定标签行

与 iloc 不同，loc 方法使用标签来获取行。如果 DataFrame 中的行有标签，则可以使用 loc 方法获取指定行。和 iloc 一样，loc 也需要传递一个参数，表示要获取的行的标签。

下面的代码演示了如何使用 loc 方法获取标签为 'Alice' 的那行数据：

alices_data = df.loc[df['name'] == 'Alice']

print(alices_data)

输出结果如下：

    name  age gender
0  Alice   25      F

使用 query 获取多个行

有时候我们需要获取多个行的数据。可以使用 Pandas 的 query 方法来实现。

下面的代码演示了如何使用 query 方法获取所有性别为 'F' 的行：

female_data = df.query("gender == 'F'")

print(female_data)

输出结果如下：

    name  age gender
0  Alice   25      F
4  Emily   29      F

总结

在本文中，我们介绍了几种方法来获取给定 Pandas DataFrame 的指定行值。

• 使用 iloc 方法获取指定行。
• 使用 loc 方法获取指定标签行。
• 使用 query 方法获取多个行。

以上方法可以灵活地满足不同的获取数据需求。