遍历pandas数据帧并一次选择n个行和列
创始人
2024-12-04 00:30:43
0次
要遍历pandas数据帧并选择n个行和列，可以使用iloc方法。iloc方法允许按照位置选择行和列。
以下是一个示例代码：
import pandas as pd
# 创建一个示例数据帧
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
'B': [6, 7, 8, 9, 10],
'C': [11, 12, 13, 14, 15],
'D': [16, 17, 18, 19, 20]}
df = pd.DataFrame(data)
# 选择要遍历的行和列的数量
n_rows = 3 # 选择3行
n_cols = 2 # 选择2列
# 遍历数据帧并选择n个行和列
for i in range(0, len(df), n_rows):
for j in range(0, len(df.columns), n_cols):
sub_df = df.iloc[i:i+n_rows, j:j+n_cols]
print(sub_df)
上述代码将数据帧分成3行和2列的子数据帧，并打印每个子数据帧。你可以根据需要修改n_rows和n_cols的值来选择不同数量的行和列。
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