pandas获取最后一行索引|极客笔记

pandas获取最后一行索引

在使用pandas进行数据处理和分析时，有时候我们需要获取DataFrame或Series中最后一行的索引。本文将介绍如何使用pandas来获取最后一行的索引，并提供详细的示例代码。

1. 使用`iloc`方法获取最后一行索引

iloc方法可以通过位置来获取DataFrame或Series中的数据。我们可以利用iloc方法来获取最后一行的索引。

示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# 获取最后一行的索引
last_index = df.iloc[-1].name

print("最后一行的索引为:", last_index)

Output:

pandas获取最后一行索引

在上面的示例中，我们首先创建了一个包含两列的DataFrame，然后使用iloc[-1].name来获取最后一行的索引。

2. 使用`tail`方法获取最后一行索引

tail方法可以返回DataFrame或Series的最后几行数据。我们可以利用tail方法来获取最后一行的索引。

示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# 获取最后一行的索引
last_index = df.tail(1).index[0]

print("最后一行的索引为:", last_index)

Output:

pandas获取最后一行索引

在上面的示例中，我们首先创建了一个包含两列的DataFrame，然后使用tail(1).index[0]来获取最后一行的索引。

3. 使用`iloc`方法获取最后一行的数据

除了获取最后一行的索引，有时候我们还需要获取最后一行的数据。我们可以使用iloc方法来获取最后一行的数据。

示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# 获取最后一行的数据
last_row = df.iloc[-1]

print("最后一行的数据为:")
print(last_row)

Output:

pandas获取最后一行索引

在上面的示例中，我们首先创建了一个包含两列的DataFrame，然后使用iloc[-1]来获取最后一行的数据。

4. 使用`tail`方法获取最后一行的数据

除了使用iloc方法，我们还可以使用tail方法来获取最后一行的数据。

示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# 获取最后一行的数据
last_row = df.tail(1)

print("最后一行的数据为:")
print(last_row)

Output:

pandas获取最后一行索引

在上面的示例中，我们首先创建了一个包含两列的DataFrame，然后使用tail(1)来获取最后一行的数据。

5. 使用`iloc`方法获取最后一行的指定列数据

有时候我们只需要获取最后一行的指定列数据，我们可以使用iloc方法来实现。

示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# 获取最后一行的指定列数据
last_row_col = df.iloc[-1]['B']

print("最后一行的B列数据为:", last_row_col)

Output:

pandas获取最后一行索引

在上面的示例中，我们首先创建了一个包含两列的DataFrame，然后使用iloc[-1]['B']来获取最后一行的B列数据。

6. 使用`tail`方法获取最后一行的指定列数据

除了使用iloc方法，我们还可以使用tail方法来获取最后一行的指定列数据。

示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# 获取最后一行的指定列数据
last_row_col = df.tail(1)['B'].values[0]

print("最后一行的B列数据为:", last_row_col)

Output:

pandas获取最后一行索引

在上面的示例中，我们首先创建了一个包含两列的DataFrame，然后使用tail(1)['B'].values[0]来获取最后一行的B列数据。

7. 使用`iloc`方法获取最后一行的指定列数据并修改

有时候我们需要获取最后一行的指定列数据并进行修改，我们可以使用iloc方法来实现。

示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# 获取最后一行的指定列数据并修改
df.iloc[-1]['B'] = 10

print("修改后的DataFrame为:")
print(df)

在上面的示例中，我们首先创建了一个包含两列的DataFrame，然后使用iloc[-1]['B'] = 10来修改最后一行的B列数据。

8. 使用`tail`方法获取最后一行的指定列数据并修改

除了使用iloc方法，我们还可以使用tail方法来获取最后一行的指定列数据并进行修改。

示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# 获取最后一行的指定列数据并修改
df.tail(1)['B'] = 10

print("修改后的DataFrame为:")
print(df)

在上面的示例中，我们首先创建了一个包含两列的DataFrame，然后使用tail(1)['B'] = 10来修改最后一行的B列数据。

9. 使用`iloc`方法获取最后一行的指定列数据并添加新行

有时候我们需要获取最后一行的指定列数据并添加新行，我们可以使用iloc方法来实现。

示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# 获取最后一行的指定列数据并添加新行
last_row = df.iloc[-1]
new_row = {'A': last_row['A'] + 1, 'B': last_row['B'] + 1}
df = df.append(new_row, ignore_index=True)

print("添加新行后的DataFrame为:")
print(df)

在上面的示例中，我们首先创建了一个包含两列的DataFrame，然后使用iloc[-1]获取最后一行的数据，然后根据这行数据创建一个新行，并使用append方法将新行添加到DataFrame中。

10. 使用`tail`方法获取最后一行的指定列数据并添加新行

除了使用iloc方法，我们还可以使用tail方法来获取最后一行的指定列数据并添加新行。

示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# 获取最后一行的指定列数据并添加新行
last_row = df.tail(1)
new_row = {'A': last_row['A'].values[0] + 1, 'B': last_row['B'].values[0] + 1}
df = df.append(new_row, ignore_index=True)

print("添加新行后的DataFrame为:")
print(df)