这篇文章将为大家详细讲解有关Pandas如何提取单元格中的文字并进行切片处理，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。
1. 使用 .values 和切片
- 提取 DataFrame 指定行和列中的文本：
df.values[行号, 列号]。 - 切片行：
df.values[起始行:结束行, 列号]。 - 切片列：
df.values[行号, 起始列:结束列]。
2. 使用 .iloc 和切片
- 提取基于位置的文本：
df.iloc[行号, 列号]。 - 切片行：
df.iloc[起始行:结束行, 列号]。 - 切片列：
df.iloc[行号, 起始列:结束列]。
3. 使用 .at 和 .iat
- 提取单个单元格的文本：
df.at[行号, 列号]。 - 提取基于位置的单个单元格的文本：
df.iat[行号, 列号]。
4. 使用 loc 和切片
- 提取基于标签的文本：
df.loc[行标签, 列标签]。 - 切片行：
df.loc[起始行标签:结束行标签, 列标签]。 - 切片列：
df.loc[行标签, 起始列标签:结束列标签]。
5. 使用 iloc 和切片（基于整数索引）
- 提取基于整数索引的文本：
df.iloc[行索引, 列索引]。 - 切片行：
df.iloc[起始行索引:结束行索引, 列索引]。 - 切片列：
df.iloc[行索引, 起始列索引:结束列索引]。
示例：
提取单个单元格的文本：
cell_text = df.at[0, "Name"]提取一行文本：
row_text = df.iloc[0, :].values提取一列文本：
column_text = df["Name"].values切片提取文本：
sliced_text = df.iloc[0:3, 1:3].values处理特殊字符：
- 提取包含特殊字符（如换行符）的文本时，使用
.to_string()方法：cell_text = df.at[0, "Comment"].to_string(index=False)
注意：
- 切片时，包含起始索引，不包含结束索引。
- DataFrame 的索引必须是唯一且排序的，以确保切片操作的正确性。
- 切片前可以对 DataFrame 进行排序或重设索引以满足索引要求。
以上就是Pandas如何提取单元格中的文字并进行切片处理的详细内容，更多请关注编程学习网其它相关文章！
