获取熊猫数据帧的前 n 条记录
原文:https://www.geesforgeks.org/get-first-n-records-of-a-pandas-data frame/
让我们看看如何获取熊猫数据帧的前 n 条记录。让我们首先制作一个数据帧:
# Import Required Library
import pandas as pd
# Create a dictionary for the dataframe
dict = {'Name' : ['Sumit Tyagi', 'Sukritin',
'Akriti Goel', 'Sanskriti',
'Abhishek Jain'],
'Age':[22, 20, 45, 21, 22],
'Marks':[90, 84, 33, 87, 82]}
# Converting Dictionary to Pandas Dataframe
df = pd.DataFrame(dict)
# Print Dataframe
print(df)
输出:
方法 1 : 使用head()方法。使用熊猫。获取数据帧的前 n 行。它需要一个可选的参数 n(从开始你想要得到的行数)。默认情况下 n = 5，如果 n 的值没有传递给方法，它将返回前 5 行。
# Getting first 3 rows from df
df_first_3 = df.head(3)
# Printing df_first_3
print(df_first_3)
输出:
方法二:使用pandas.DataFrame.iloc()。使用熊猫。DataFrame.iloc() 获取前 n 行。它类似于列表切片。
# Getting first 3 rows from df
df_first_3 = df.iloc[:3]
# Printing df_first_3
print(df_first_3)
输出:
方法 3 : 显示特定列的前 n 条记录
# Getting first 2 rows of columns Age and Marks from df
df_first_2 = df[['Age', 'Marks']].head(2)
# Printing df_first_2
print(df_first_2)
输出:
方法 4 : 显示后 n 列的前 n 条记录。使用pandas.DataFrame.iloc()显示最后 n 列的前 n 条记录
# Getting first n rows and last n columns from df
df_first_2_row_last_2_col = df.iloc[:2, -2:]
# Printing df_first_2_row_last_2_col
print(df_first_2_row_last_2_col)
输出:
