pandas df.loc保持原始df的顺序

pandas是一个流行的Python数据分析库，提供了丰富的数据结构和数据分析工具。其中，df.loc是pandas中用于基于标签进行数据选择和操作的方法之一。

df.loc保持原始df的顺序是指在使用df.loc进行数据选择和操作时，所选取的数据将按照原始DataFrame中的顺序进行返回，不会改变数据的顺序。

具体来说，df.loc可以通过标签索引来选择DataFrame中的行和列。它的基本语法是df.loc[row_indexer, column_indexer]，其中row_indexer表示行的选择条件，column_indexer表示列的选择条件。

使用df.loc进行数据选择和操作时，可以通过传入标签、标签列表、标签切片等方式来选择特定的行和列。选择的结果将按照原始DataFrame中的顺序进行返回，保持数据的顺序不变。

下面是一个示例：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Sam'],
        'Age': [20, 25, 30, 35],
        'City': ['New York', 'Paris', 'London', 'Tokyo']}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用df.loc选择特定行和列
selected_data = df.loc[[3, 1], ['Name', 'City']]

print(selected_data)

输出结果为：

  Name    City
3  Sam   Tokyo
1  Nick   Paris

在上述示例中，我们使用df.loc选择了第3行和第1行的'Name'和'City'列，并且选择结果按照原始DataFrame中的顺序进行返回。

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