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如何在不包含其他列的名称的情况下使用数据框子集？

在不包含其他列的名称的情况下使用数据框子集，可以使用以下方法：

使用行索引进行子集选择：可以使用行索引来选择数据框的子集。例如，使用整数索引选择前5行的子集：

subset_df = df[0:5]

这将返回数据框中的前5行作为子集。

使用布尔索引进行子集选择：可以使用布尔索引来选择满足特定条件的行作为子集。例如，选择年龄大于30的行：

subset_df = df[df['age'] > 30]

这将返回年龄大于30的行作为子集。

使用iloc函数进行子集选择：可以使用iloc函数根据行和列的位置选择子集。例如，选择前5行和前3列的子集：

subset_df = df.iloc[0:5, 0:3]

这将返回数据框中的前5行和前3列作为子集。

使用loc函数进行子集选择：可以使用loc函数根据行和列的标签选择子集。例如，选择年龄大于30的行和姓名列：

subset_df = df.loc[df['age'] > 30, 'name']

这将返回年龄大于30的行的姓名列作为子集。

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相关搜索:Pandas:如何使用其他数据框的列替换数据框中的值 Pandas如何在不丢失其他列信息的情况下进行分组使用apply?在pandas数据框的其他列中查找列值？使用其他数据框的列创建新的数据框使用列X对数据框进行分区，并写入不包含列X的数据使用列值的Python子集数据框行包含大量列的数据框-导入时将在不包含数据的列中创建NAs 在不更改表的索引的情况下交换数据框列数据如何使用数据框中的其他列聚合pandas数据框中的列如何在Pandas数据框中创建列值基于其他列的条件列

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