Pandas 基于列表索引选择行

在本文中，我们将介绍如何在Pandas数据框中根据列表索引选择行。

Pandas是一个强大的Python库，它为我们提供了各种方法来处理数据。但是，当我们需要根据条件选择行时，我们可能会遇到一些困难。幸运的是，在Pandas中，我们可以使用列表索引来选择行。

阅读更多：Pandas 教程

什么是列表索引

列表索引是一个列表中的数字，我们可以使用它们来选择列表中的元素。例如，如果列表为[10, 20, 30, 40, 50]，则该列表的索引为0、1、2、3和4。

在Pandas中，每行都有一个唯一的索引，也称为标签。默认情况下，索引从0开始递增。当我们有一个包含多个行和列的数据框时，可以使用这些索引来选择行。

Pandas根据列表索引选择行

我们可以使用iloc[]方法来根据列表索引选择行。该方法需要一个整数列表或一个整数值，表示要选择的行号。

下面给出一个示例，我们将使用Pandas读取一个包含7行和3列的数据框，然后根据列表索引选择行。

import pandas as pd

# 读取数据框
df = pd.read_csv('data.csv')

# 选择前三行
indices_list = [0, 1, 2]
df_subset = df.iloc[indices_list]

print(df_subset)

在上面的示例中，我们创建了一个包含前三行索引的列表。然后，我们使用iloc[]方法选择这些行，并将结果存储在一个新的数据框中。

Pandas根据不连续的列表索引选择行

我们也可以根据不连续的列表索引选择行。同样，我们可以使用iloc[]方法来处理这种情况。下面的示例演示了如何选择数据框的第1、4和6行。

import pandas as pd

# 读取数据框
df = pd.read_csv('data.csv')

# 选择第1、4和6行
indices_list = [0, 3, 5]
df_subset = df.iloc[indices_list]

print(df_subset)

在上面的示例中，我们创建了一个包含非连续行索引的列表。然后，我们使用iloc[]方法选择这些行，并将结果存储在一个新的数据框中。

Pandas根据连续的列表索引选择行

我们还可以选择连续的行，即从第x行到第y行。我们可以使用冒号操作符来表示范围。下面的示例演示了如何选择从第1到第4行的数据。

import pandas as pd

# 读取数据框
df = pd.read_csv('data.csv')

# 选择第1到第4行
df_subset = df.iloc[1:5]

print(df_subset)

在上面的示例中，我们使用冒号操作符选择了第1到第4行，并将结果存储在一个新的数据框中。

Pandas根据条件选择行

除了使用列表索引外，我们还可以根据条件选择行。例如，我们可能想要选择所有age列大于30的行。下面的示例演示了如何使用条件选择行。

import pandas as pd

# 读取数据框
df = pd.read_csv('data.csv')

# 选择所有age列大于30的行
df_subset = df[df['age'] > 30]

print(df_subset)

在上面的示例中，我们使用df[]语法来选择age列大于30的所有行，并将结果存储在一个新的数据框中。

总结

在Pandas中，我们可以使用列表索引来选择行。使用iloc[]方法，我们可以根据连续的或不连续的整数列表索引选择行。我们还可以根据条件选择行，使用df[]语法来选择符合特定条件的所有行。掌握这些方法可以加快Pandas数据处理的速度，提高我们的工作效率。