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如何使用Python Pandas DataFrame tail（）函数

如何使用Python Pandas DataFrame tail（）函数

编写Python代码以找到价格列值在30000到70000之间的值，并打印最后三行的id和产品列，从 products.csv文件。

价格列值在30000到70000之间，最后三行的id和产品列结果如下 –

   id 产品
79 80 卡车
81 82 自行车
98 99 卡车
Python

解决方法1

  • 从 products.csv文件读取数据并将其分配给df
df = pd.read_csv('products.csv')
Python
  • 应用Pandas切片以访问30000到50000之间的价格列的所有行，如下所示，
df[df.iloc [: ，4] .between（30000,50000）
Python

将上述结果保存到df1中

  • 应用切片以访问前两列的最后三行，如下所示，
df1.iloc[-3：,0:2]
Python

示例

请检查以下代码以更好地理解-

import pandas as pd
df = pd.read_csv('products.csv')
df1 = df[df.iloc[:, 4] .between(30000, 50000)]
print（df1.iloc[-3:, 0:2]）
Python

输出

   id 产品
79 80 卡车
81 82 自行车
98 99 卡车
Python

解决方法2

  • 从 products.csv文件读取数据并将其分配给df
df = pd.read_csv（'products.csv'）
Python
  • 应用条件以访问价格列30000到50000之间的所有行，如下所示，
df[(df['price']>30000) & (df['price']<50000)]
Python

将上述结果保存到df1中

  • 从df1筛选以访问前两列的最后三行，如下所示，
df1[['id'，'product']].tail（3）
Python

示例

请检查以下代码以更好地理解-

import pandas as pd
df = pd.read_csv('products.csv')
df1 = df[(df['price']>30000) & (df['price']<50000)]
print(df1[['id','product']].tail(3))
Python

输出

   id 产品
79 80 卡车
81 82 自行车
98 99 卡车
Python

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