pandas如何获取某个数据的行号

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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: object

loc

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: object

query

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   30

idxmax

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：

2

idxmin

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！