Pandas讀取指定行數據

一、Pandas讀取指定行數

在使用 Pandas 時，我們經常需要從數據集中讀取指定的行數，進行數據的操作和分析。Pandas 提供了 iloc 和 loc 兩種方法讀取指定行數據。

iloc 方法用於通過行號讀取指定行數據，其語法格式為：

df.iloc[row_num]

其中，row_num 為指定的行號。如果想要讀取多行數據，可以使用如下格式：

df.iloc[start_row_num:end_row_num]

其中，start_row_num 為起始行號（包含），end_row_num 為結束行號（不包含）。

loc 方法用於通過行索引讀取指定行數據，其語法格式為：

df.loc[row_index]

其中，row_index 為指定的行索引名。如果想要讀取多行數據，可以使用如下格式：

df.loc[start_row_index:end_row_index]

其中，start_row_index 為起始行索引名（包含），end_row_index 為結束行索引名（不包含）。

二、Pandas讀取指定行列數據

在實際工作中，我們往往需要同時讀取指定的行和列數據。Pandas 提供了 loc 和 iloc 方法同時讀取指定行列數據。

iloc 方法讀取指定行列數據的語法格式為：

df.iloc[row_num, col_num]

其中，row_num 和 col_num 分別為指定的行號和列號。如果想要讀取多行多列數據，可以使用如下格式：

df.iloc[start_row_num:end_row_num, start_col_num:end_col_num]

其中，start_row_num 和 start_col_num 分別為起始行號和列號（包含），end_row_num 和 end_col_num 分別為結束行號和列號（不包含）。

loc 方法讀取指定行列數據的語法格式為：

df.loc[row_index, col_index]

其中，row_index 和 col_index 分別為指定的行索引名和列索引名。如果想要讀取多行多列數據，可以使用如下格式：

df.loc[start_row_index:end_row_index, start_col_index:end_col_index]

其中，start_row_index 和 start_col_index 分別為起始行索引名和列索引名（包含），end_row_index 和 end_col_index 分別為結束行索引名和列索引名（不包含）。

三、Pandas讀取指定行索引

在有些情況下，我們只需要從數據集中讀取指定的行索引，進行數據的操作和分析。Pandas 提供了 index 方法讀取指定行索引。

讀取指定行索引的語法格式為：

df.index[row_num]

其中，row_num 為指定的行號。

四、Pandas讀取指定列

與讀取指定行數據類似，Pandas 也提供了 iloc 和 loc 兩種方法讀取指定列數據。

iloc 方法讀取指定列數據的語法格式為：

df.iloc[:, col_num]

其中，: 表示讀取所有行數據，col_num 為指定的列號。如果想要讀取多列數據，可以使用如下格式：

df.iloc[:, start_col_num:end_col_num]

其中，start_col_num 和 end_col_num 分別為起始列號和結束列號（不包含）。

loc 方法讀取指定列數據的語法格式為：

df.loc[:, col_index]

其中，: 表示讀取所有行數據，col_index 為指定的列索引名。如果想要讀取多列數據，可以使用如下格式：

df.loc[:, start_col_index:end_col_index]

其中，start_col_index 和 end_col_index 分別為起始列索引名和結束列索引名（不包含）。

五、Pandas讀取指定行指定列數據

在實際工作中，我們往往需要同時讀取指定的行和列數據。Pandas 提供了 iloc 和 loc 方法同時讀取指定行列數據。

iloc 方法讀取指定行列數據的語法格式為：

df.iloc[row_num, col_num]

其中，row_num 和 col_num 分別為指定的行號和列號。如果想要讀取多行多列數據，可以使用如下格式：

df.iloc[start_row_num:end_row_num, start_col_num:end_col_num]

其中，start_row_num 和 start_col_num 分別為起始行號和列號（包含），end_row_num 和 end_col_num 分別為結束行號和列號（不包含）。

loc 方法讀取指定行列數據的語法格式為：

df.loc[row_index, col_index]

其中，row_index 和 col_index 分別為指定的行索引名和列索引名。如果想要讀取多行多列數據，可以使用如下格式：

df.loc[start_row_index:end_row_index, start_col_index:end_col_index]

其中，start_row_index 和 start_col_index 分別為起始行索引名和列索引名（包含），end_row_index 和 end_col_index 分別為結束行索引名和列索引名（不包含）。

六、Pandas讀取CSV指定行

在實際工作中，我們通常需要從 CSV 文件中讀取指定的行，並進行數據的操作和分析。Pandas 提供了 read_csv 方法讀取 CSV 文件，並且支持讀取指定的行。

讀取 CSV 文件指定行數據的語法格式為：

df = pd.read_csv("file_name.csv", nrows=num)

其中，file_name.csv 為指定的 CSV 文件名，num 為指定讀取的行數。

七、Pandas獲取指定的列和行選取

有時候我們需要讀取的數據並不在整行、整列中，而是位於某個具體的位置。Pandas 提供了 at 和 iat 方法用於讀取指定的行列數據。

at 方法讀取指定行列數據的語法格式為：

df.at[row_num, col_index]

其中，row_num 和 col_index 分別為指定的行號和列索引名。

iat 方法讀取指定行列數據的語法格式為：

df.iat[row_num, col_num]

其中，row_num 和 col_num 分別為指定的行號和列號。

綜上所述，Pandas 讀取指定行數據包括讀取指定行數、指定行列數據、指定行索引、指定列、指定行指定列數據、讀取 CSV 文件指定行、獲取指定的列和行選取等方法，能夠滿足不同數據讀取需求。