Python Pandas – 如何按整数位置从DataFrame中选择行

在数据分析、数据挖掘和机器学习领域，Python中的Pandas库是一个经典的数据处理工具。但是，对于新手来说，有时候并不知道如何从DataFrame中选择指定的行，本文将介绍按照行的整数位置从DataFrame中选择行的方法。

DataFrame数据结构

在介绍如何从DataFrame中选择行之前，先来了解一下DataFrame数据结构。DataFrame是Pandas库最主要的数据结构，类似于Excel中的表格数据结构，但支持更多的操作。可以简单地将DataFrame视为由多个Series列组成的表格。下面是一个示例DataFrame创建：

import pandas as pd

data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Emily'], 
        'score': [89, 92, 78, 95, 84], 
        'gender': ['F', 'M', 'M', 'M', 'F']}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

输出：

       name  score gender
0     Alice     89      F
1       Bob     92      M
2   Charlie     78      M
3     David     95      M
4     Emily     84      F

在这个DataFrame中，每一列都是一个Series对象，可以通过列名进行访问。例如，访问姓名列：

print(df['name'])

输出：

0      Alice
1        Bob
2    Charlie
3      David
4      Emily
Name: name, dtype: object

按整数位置选择行

DataFrame中的行可以按照行的整数位置进行选择。可以使用.iloc[]方法来完成此操作。.iloc[]接受基于整数的行和列位置列表，因此可以按照需求选择行或列。下面是一个按整数位置从DataFrame中选择行的示例代码：

import pandas as pd

data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Emily'], 
        'score': [89, 92, 78, 95, 84], 
        'gender': ['F', 'M', 'M', 'M', 'F']}
df = pd.DataFrame(data)

# 选择第0行
row = df.iloc[0]
print('第0行：')
print(row)
print()

# 选择第2行和第3行
rows = df.iloc[[2, 3]]
print('第2行和第3行：')
print(rows)
print()

# 选择第0行至第2行（不包括第3行）
range_rows = df.iloc[0:2]
print('第0行至第2行：')
print(range_rows)

输出：

第0行：
name      Alice
score        89
gender        F
Name: 0, dtype: object

第2行和第3行：
      name  score gender
2  Charlie     78      M
3    David     95      M

第0行至第2行：
      name  score gender
0    Alice     89      F
1      Bob     92      M