这篇文章将为大家详细讲解有关pandas如何获取某个数据的行号，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。
如何使用 Pandas 获取某个数据的行号
引言
Pandas 是一个强大的 Python 库，用于数据操作和分析。它提供了多种方法来获取数据帧中特定数据的行号。
iloc
语法：
df.iloc[row_index]说明：
iloc 根据整数索引获取数据帧的行。从 0 开始，索引表示行号。
Beispiel：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"Name": ["John", "Mary", "Bob"], "Age": [20, 30, 40]})
print(df.iloc[1])输出：
Name Mary
Age 30
Name: 1, dtype: objectloc
语法：
df.loc[row_label]说明：
loc 根据行标签获取数据帧的行。行标签可以是整数索引或标签。
Beispiel：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"Name": ["John", "Mary", "Bob"], "Age": [20, 30, 40]}, index=["a", "b", "c"])
print(df.loc["b"])输出：
Name Mary
Age 30
Name: b, dtype: objectquery
语法：
df.query("condition")说明：
query 根据条件从数据帧中过滤行，并返回行号。条件必须是一个布尔表达式。
Beispiel：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"Name": ["John", "Mary", "Bob"], "Age": [20, 30, 40]})
print(df.query("Age > 30"))输出：
Name Age
1 Mary 30idxmax
语法：
df["column"].idxmax()说明：
idxmax 返回具有最大值的行的索引。它可用于获取特定列中的最大值的行号。
Beispiel：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"Name": ["John", "Mary", "Bob"], "Age": [20, 30, 50]})
print(df["Age"].idxmax())输出：
2idxmin
语法：
df["column"].idxmin()说明：
idxmin 返回具有最小值的行的索引。它可用于获取特定列中的最小值的行号。
Beispiel：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"Name": ["John", "Mary", "Bob"], "Age": [20, 30, 50]})
print(df["Age"].idxmin())输出：
0结论
Pandas 提供了多种方法来获取数据帧中特定数据的行号。这些方法包括 iloc、loc、query、idxmax 和 idxmin。正确选择方法取决于数据的结构和要获取的行类型。
以上就是pandas如何获取某个数据的行号的详细内容，更多请关注编程学习网其它相关文章！
