pythondata = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [25, 30, 35], 'City': ['New York', 'Paris', 'London']}df = pd.DataFrame(data)row_1 = df.loc[0]print(row_1)输出结果为:
Name AliceAge 25City New YorkName: 0, dtype: object如果我们想要选择多行数据,可以传入一个行索引的列表。例如,选择第一行和第三行的数据:
pythonrows_1_3 = df.loc[[0, 2]]print(rows_1_3)输出结果为:
Name Age City0 Alice 25 New York2 Charlie 35 London除了使用索引选择行,还可以使用条件选择行。例如,我们可以选择年龄大于等于30的行数据:
pythonage_greater_than_30 = df[df['Age'] >= 30]print(age_greater_than_30)输出结果为:
Name Age City1 Bob 30 Paris2 Charlie 35 London修改行数据在
pythondf.loc[0, 'Age'] = 40print(df)输出结果为:
Name Age City0 Alice 40 New York1 Bob 30 Paris2 Charlie 35 London删除行数据
pythondf = df.drop(1)print(df)输出结果为:
Name Age City0 Alice 40 New York2 Charlie 35 London在本文中,我们介绍了