Pandas 如何使用pandas获取数据中的每N行

在本文中，我们将介绍如何使用pandas获取数据中的每N行。

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获取数据

首先我们需要获取一些数据，这里我们使用pandas自带的数据集iris。

import pandas as pd

iris = pd.read_csv('https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data', header=None)

这里我们使用pd.read_csv()方法获取数据，数据源来自UCI Machine Learning Repository。我们可以使用header=None参数来表示数据没有列名称。

获取每N行数据

接下来我们将使用pandas获取每N行数据。我们需要使用iloc方法，传入一个切片对象即可。

例如，获取每隔2行的数据：

iris.iloc[::2, :]

这里::2表示从第0行开始，每隔2行取一行数据。

同样的，我们也可以获取每隔3行的数据：

iris.iloc[::3, :]

同理，我们也可以获取倒数第二行中每隔2行的数据：

iris.iloc[-2::-2, :]

这里-2表示从倒数第二行开始，::-2表示每隔2行取一行数据。

获取随机N行数据

除了按照固定的间隔获取数据以外，我们也可以随机获取N行数据。这里我们使用sample方法。

例如，获取随机的10行数据：

iris.sample(10)

这里sample方法的参数为待获取的随机的行数。

当然，我们也可以使用frac参数表示获取数据的百分比：

iris.sample(frac=0.1)

这里frac表示10%，即获取数据行数占总行数的10%。

总结

通过本文，我们学习了如何使用pandas获取数据中的每N行。我们使用了iloc方法获取固定间隔的数据，并使用了sample方法获取随机行数据。这些方法可以对于一些数据处理、分析、可视化任务的实现提供方便。