使用 Python-Pandas 中的 head() 和 tail() 方法选择 Dataframe 中的第一行或最后 N 行

让我们讨论如何使用 head() 和 tail() 方法从 Dataframe 中选择顶部或底部 N 行。

1) 使用 Pandas DataFrame 的head()方法从 Dataframe 中选择前 N 行：

Pandas head()方法用于返回数据框或系列的前 n 行（默认为 5 行）

Syntax: Dataframe.head(n).

Parameters: (optional) n is integer value, number of rows to be returned.

Return: Dataframe with top n rows .

让我们创建一个数据框

# import pandas library as pd
import pandas as pd
  
# List of Tuples
students = [('Ankit', 22, 'Up', 'Geu'),
           ('Ankita', 31, 'Delhi', 'Gehu'),
           ('Rahul', 16, 'Tokyo', 'Abes'),
           ('Simran', 41, 'Delhi', 'Gehu'),
           ('Shaurya', 33, 'Delhi', 'Geu'),
           ('Harshita', 35, 'Mumbai', 'Bhu' ),
           ('Swapnil', 35, 'Mp', 'Geu'),
           ('Priya', 35, 'Uk', 'Geu'),
           ('Jeet', 35, 'Guj', 'Gehu'),
           ('Ananya', 35, 'Up', 'Bhu')
            ]
  
# Create a DataFrame object from
# list of tuples along with columns
# and indices.
details = pd.DataFrame(students, columns =['Name', 'Age',
                                           'Place', 'College'],
                        index =['a', 'b', 'c', 'd', 'e',
                                'f', 'g', 'i', 'j', 'k'])
  
details

输出：

示例 1：

# Show first 5 rows of the details dataframe
# from top
details.head()

输出：

示例 2：

# display top 3 rows of the dataframe
details.head(3)

输出：

示例 3：

# display top 2 rows of the specific columns
details[['Name', 'Age']].head(2)

输出：

2) 使用 Pandas DataFrame 的 tail() 方法从 Dataframe 中选择最后 N 行：

Pandas tail()方法用于返回数据框或系列的底部 n 行（默认为 5 行）。

Syntax: Dataframe.tail(n)

Parameters: (optional) n is integer value, number of rows to be returned.

Return: Dataframe with bottom n rows .

示例 1：

# Show bottom 5 rows of the dataframe
details.tail()

输出：

示例 2：

# Show bottom 3 rows of the dataframe
details.tail(3)

输出：

示例 3：

# Show bottom 2 rows of the specific
# columns from dataframe
details[['Name', 'Age']].tail(2)

输出：