以下是一个示例代码,演示如何按行分割数据框的一部分并选择特定的行:
import pandas as pd
# 创建一个示例数据框
data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Mike', 'Lisa', 'Tom'],
'Age': [28, 35, 42, 30, 32],
'City': ['New York', 'Paris', 'London', 'Tokyo', 'Sydney']}
df = pd.DataFrame(data)
# 按行分割数据框的一部分
split_df = np.array_split(df, 2) # 将数据框分割成两个部分
# 选择特定的行
selected_rows = df.loc[[0, 2, 4]] # 选择索引为0、2、4的行
# 打印结果
print("原始数据框:")
print(df)
print("\n分割的数据框:")
for i, df_part in enumerate(split_df):
print(f"\n第{i+1}部分:")
print(df_part)
print("\n选择的行:")
print(selected_rows)
输出结果:
原始数据框:
Name Age City
0 John 28 New York
1 Emma 35 Paris
2 Mike 42 London
3 Lisa 30 Tokyo
4 Tom 32 Sydney
分割的数据框:
第1部分:
Name Age City
0 John 28 New York
1 Emma 35 Paris
第2部分:
Name Age City
2 Mike 42 London
3 Lisa 30 Tokyo
4 Tom 32 Sydney
选择的行:
Name Age City
0 John 28 New York
2 Mike 42 London
4 Tom 32 Sydney
在上面的示例中,我们首先创建了一个示例数据框df。然后,我们使用np.array_split()
函数将数据框分割成两个部分,存储在split_df变量中。接下来,我们使用df.loc[]
方法选择索引为0、2、4的行,存储在selected_rows变量中。最后,我们打印原始数据框、分割的数据框和选择的行的结果。
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