Pandas 如何打印pandas DataFrame的特定行

在本文中，我们将介绍如何使用Pandas打印DataFrame的特定行。DataFrame是Pandas中的一种数据结构，类似于电子表格或数据库中的表格。

假设我们有以下简单的数据框，包含学生的姓名、年龄和成绩：

import pandas as pd

data = {'姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六'],
        '年龄': [20, 21, 19, 20],
        '成绩': [85, 78, 92, 89]}

df = pd.DataFrame(data)
print(df)

输出结果应该是这样的：

   姓名  年龄  成绩
0  张三  20  85
1  李四  21  78
2  王五  19  92
3  赵六  20  89

现在，我们想要打印出姓名为“王五”的那一行。

阅读更多：Pandas 教程

使用loc函数

Pandas提供了许多方法来访问DataFrame的特定行。其中一种方法是使用loc函数。loc函数允许您按行标签或条件选择DataFrame的特定行。

下面是使用loc函数打印行的示例：

print(df.loc[df['姓名'] == '王五'])

输出结果是：

   姓名  年龄  成绩
2  王五  19  92

我们使用了df.loc函数，选择了所有名字是“王五”的行。通过将条件df['姓名'] == '王五'传递给df.loc，它会返回满足该条件的所有行。

请注意，该loc函数返回的是一个新的DataFrame，我们可以打印它来检查它是否是我们想要的。

使用iloc函数

Pandas还提供了另一种方法来按行号选择DataFrame的行，该方法是使用iloc函数。iloc函数类似于Python中的切片，它允许您选择DataFrame的特定行。

下面是使用iloc函数打印行的示例：

print(df.iloc[2])

输出结果是：

姓名    王五
年龄    19
成绩    92
Name: 2, dtype: object

我们使用df.iloc函数选择了索引为2的行。请注意，返回的是一个Series而不是DataFrame，因为我们只选择了一行。

如果需要选择多行，可以使用一个切片，例如df.iloc[1:3]将选择索引为1和2的行。

使用at和iat函数

有时候，我们只需要访问DataFrame中的单个元素，而不是整行或整列。在这种情况下，我们可以使用at和iat函数。

at函数允许我们按行标签和列标签检索DataFrame的单个元素。

下面是使用at函数打印单个元素的示例：

print(df.at[2, '年龄'])

输出结果是：

19

我们使用df.at[2, ‘年龄’]来选择行标签为2、列标签为’年龄’的单个元素。

iat函数与at函数类似，只不过它使用了整数位置而不是标签来选择元素。

下面是使用iat函数打印单个元素的示例：

print(df.iat[2, 1])

输出结果是：

19

我们使用df.iat[2, 1]来选择第3行（索引为2）和第2列（索引为1）的单个元素。

总结

在本文中，我们介绍了如何使用Pandas记住DataFrame的特定行。我们学习了使用loc和iloc函数按标签或整数位置选择行，以及使用at和iat函数选择单个元素。这些功能使得Pandas成为一种非常强大的数据处理工具，对于分析和可视化数据非常有用。

在实际工作中，我们经常需要根据某些特定条件选择行，然后对这些行进行进一步的处理。在这种情况下，Pandas提供了非常有用的功能，可以轻松选择和过滤DataFrame的行和列。

希望本文可以帮助您了解如何使用Pandas打印DataFrame的特定行。如果您有任何问题或建议，请随时在评论区留言，非常感谢您的阅读。