Python大数据之pandas快速入门_python提取指定行内容

在Python中，使用pandas库可以快速提取DataFrame中指定行的内容。以下是一些常见的提取行内容的方法：

1. 使用.loc[]：通过行标签和列标签来访问特定的数据。
2. 使用.iloc[]：通过行索引和列索引（都是整数）来访问特定的数据。
3. 使用布尔索引：基于条件表达式来提取满足条件的行。

实例代码

import pandas as pd
 
# 创建示例DataFrame
data = {'Name': ['John', 'Anna', 'Peter', 'Linda'],
        'Age': [28, 23, 34, 29],
        'City': ['New York', 'Paris', 'Berlin', 'London']}
df = pd.DataFrame(data)
 
# 使用.loc[]提取第一行
row_by_label = df.loc[0]
 
# 使用.iloc[]提取第二行（索引从0开始）
row_by_index = df.iloc[1]
 
# 使用布尔索引提取所有年龄为23岁的行
age_23 = df[df['Age'] == 23]
 
# 打印结果
print("通过行标签提取第一行：", row_by_label)
print("通过行索引提取第二行：", row_by_index)
print("年龄为23岁的行：", age_23)

这段代码首先创建了一个DataFrame，然后使用不同的方法提取了特定的行。.loc[]和.iloc[]可以用来提取单独的行，而布尔索引可以用来筛选满足特定条件的行。