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如何在pandas中根据索引选择数据帧中的多行

在pandas中,可以使用.loc.iloc方法根据索引选择数据帧中的多行。

  1. 使用.loc方法: .loc方法可以通过标签索引选择数据。要选择多行,可以传入一个包含所需行标签的列表。

示例代码:

代码语言:python
复制
import pandas as pd

# 创建示例数据帧
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Sam'],
        'Age': [20, 21, 22, 23],
        'City': ['London', 'New York', 'Paris', 'Tokyo']}
df = pd.DataFrame(data, index=['A', 'B', 'C', 'D'])

# 使用.loc方法选择多行
selected_rows = df.loc[['A', 'C', 'D']]
print(selected_rows)

输出结果:

代码语言:txt
复制
  Name  Age   City
A  Tom   20  London
C  John  22  Paris
D  Sam   23  Tokyo
  1. 使用.iloc方法: .iloc方法可以通过整数位置索引选择数据。要选择多行,可以传入一个包含所需行位置的列表。

示例代码:

代码语言:python
复制
import pandas as pd

# 创建示例数据帧
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Sam'],
        'Age': [20, 21, 22, 23],
        'City': ['London', 'New York', 'Paris', 'Tokyo']}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用.iloc方法选择多行
selected_rows = df.iloc[[0, 2, 3]]
print(selected_rows)

输出结果:

代码语言:txt
复制
  Name  Age   City
0  Tom   20  London
2  John  22  Paris
3  Sam   23  Tokyo

以上是在pandas中根据索引选择数据帧中的多行的方法。在实际应用中,可以根据具体需求选择合适的方法来操作数据。

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