极客笔记pandas访问某列最后一行
在数据分析和处理中，经常会遇到需要访问DataFrame中某一列的最后一行的情况。在Python中，我们通常使用pandas库来处理数据，pandas提供了许多灵活的方法来处理数据框。本文将详细介绍如何使用pandas库访问DataFrame中某列的最后一行。
1. 创建示例数据
首先让我们创建一个示例数据，包含姓名、年龄和成绩三列，以演示如何访问某列的最后一行。
import pandas as pd
data = {'姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六', '钱七'],
'年龄': [20, 21, 22, 23, 24],
'成绩': [80, 85, 90, 95, 100]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
运行以上代码，我们可以看到DataFrame的内容如下：
姓名 年龄 成绩
0 张三 20 80
1 李四 21 85
2 王五 22 90
3 赵六 23 95
4 钱七 24 100
2. 访问某列的最后一行
方法一：使用iloc方法
我们可以使用pandas的iloc方法来访问某列的最后一行。iloc是基于位置的索引，我们可以通过行列的位置来访问DataFrame中的数据。
last_row_value = df.iloc[-1]['成绩']
print(last_row_value)
运行以上代码，输出为：
100
在以上代码中，df.iloc[-1]表示选择DataFrame中的最后一行数据，然后['成绩']表示选择该行中’成绩’列的数据。
方法二：使用tail和iloc方法
另一种方法是结合使用tail和iloc方法，先使用tail方法选择DataFrame的最后一行，再使用iloc方法选择某一列的数据。
last_row_value = df.tail(1).iloc[0]['成绩']
print(last_row_value)
运行以上代码，输出为：
100
以上代码中，df.tail(1)表示选择DataFrame的最后一行数据，然后.iloc[0]选择该行的第一行数据，最后['成绩']选择该行中’成绩’列的数据。
结论
本文介绍了如何使用pandas库访问DataFrame中某列的最后一行。我们可以通过iloc方法或者结合使用tail和iloc方法来实现这一功能，方便进行数据处理和分析。在实际应用中，根据具体需求选择合适的方法来访问数据，提高工作效率。