dataframe读取标题 python dataframe读取指定行

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• 取Dataframe特定的行/列

• 取特定的列

• 按列名选取列

• 取特定的行

• 按行名选取行
• 按数字选取行

• 同时选取行和列

• 按名称选取
• 按数字选取

• 按行/列遍历Dataframe的值

• 按行遍历
• 按列遍历

取Dataframe特定的行/列

取特定的列

按列名选取列

构造一个简单的dataframe：

按列名选取一列：

df[[‘a’]]：类型为dataframe

这里df[‘a’]也可以返回一列，但类型为Series

按列名选取多列：

df[[‘a’,‘b’,‘c’]]：必须使用双层括号，返回类型为dataframe

取特定的行

按行名选取行

使用loc函数

同理，使用双括号：

在选取连续多行时还可以使用冒号。由于冒号本身构造了一层列表，这时外面只是用一层中括号即可：

按数字选取行

使用iloc函数

与loc同理，可以使用离散值构成列表或者连续的列表：

同时选取行和列

按名称选取

使用loc函数，df.loc[行标签,列标签]

同理，行和列分别构造列表，用逗号隔开，最后再加一层中括号

按数字选取

使用iloc函数

按行/列遍历Dataframe的值

在百度搜索“pandas按行列遍历dataframe的方式”，有几篇文章的结论似乎和实验结果并不一致。这里记录一些实验证明的正确方式：

按行遍历

iterruples()函数：df.itertuples()整体返回一个map值，其每个元素row对应一行，使用getattr() 取该行中某一列的值。

注意，这里并不能用row[name]进行访问：

按列遍历

iteritems()函数：返回值的每个元素col对应一列.

需要注意的是：col[0]对应该列的列名，col[1]对应该列的所有值.因此要访问每列的某一行值，应当对col[1]继续索引：