Pandas 用排除索引号的方式选择数据行

在本文中，我们将介绍如何使用排除索引号的方式选择Pandas数据框中的数据行。

在Pandas中，我们可以使用iloc方法通过索引号选择数据行。但是，有些时候，我们希望使用排除索引的方式选择数据行。下面是一些应用场景：

• 选择除了前几行以外的所有行
• 选择除了最后几行以外的所有行
• 选择一定范围内的所有行（比如，选择第2到第5行的所有数据）

接下来，我们将分别介绍如何使用Pandas中的语法来实现这些选择。

阅读更多：Pandas 教程

选择除了前几行以外的所有行

在Pandas中，我们可以使用冒号“:”来表示所有行。如果我们希望排除前n行，可以使用以下语法：

df.iloc[n:]

其中，df是一个Pandas数据框，n是需要排除的行数。下面是一个例子：

import pandas as pd

data = {
    'name':['Alice','Bob','Charlie','David','Ella'],
    'age':[25,30,35,40,45],
    'gender':['F','M','M','M','F']
}

df = pd.DataFrame(data)

# 排除前两行
df_new = df.iloc[2:]
print(df_new)

输出：

       name  age gender
2  Charlie   35      M
3    David   40      M
4     Ella   45      F

选择除了最后几行以外的所有行

同样地，在Pandas中，我们也可以使用冒号来表示所有行。如果我们希望排除最后n行，可以使用以下语法：

df.iloc[:-n]

下面是一个例子：

import pandas as pd

data = {
    'name':['Alice','Bob','Charlie','David','Ella'],
    'age':[25,30,35,40,45],
    'gender':['F','M','M','M','F']
}

df = pd.DataFrame(data)

# 排除后两行
df_new = df.iloc[:-2]
print(df_new)

输出：

       name  age gender
0     Alice   25      F
1       Bob   30      M
2  Charlie   35      M

选择一定范围内的所有行

使用冒号来表示一定范围的所有行也是一种常见的操作。例如，如果我们希望选择第2到第5行的所有数据，可以使用以下语法：

df.iloc[2:6]

下面是一个例子：

import pandas as pd

data = {
    'name':['Alice','Bob','Charlie','David','Ella'],
    'age':[25,30,35,40,45],
    'gender':['F','M','M','M','F']
}

df = pd.DataFrame(data)

# 选择第2到第5行
df_new = df.iloc[2:6]
print(df_new)

输出：

       name  age gender
2  Charlie   35      M
3    David   40      M
4     Ella   45      F

总结

本文介绍了如何使用排除索引号的方式选择Pandas数据框中的数据行，包括排除前几行、排除最后几行和选择一定范围内的数据行。希望本文对你有所帮助。