获取给定 Pandas DataFrame 的指定行值

Pandas DataFrame是一种二维大小可变的、潜在异构的表格数据结构，带有标记的轴（行和列）。

现在让我们看看如何获取给定 DataFrame 的指定行值。

我们将使用loc[ ]、 iloc[ ]和[ ]作为数据框对象，以从我们的数据框中选择行和列。

1. iloc[ ]用于通过相应的标签选择行/列。
2. loc[ ]用于通过索引选择行/列。
3. [ ]用于按各自的名称选择列。

方法一：使用iloc[ ]。

示例：假设您有一个 pandas 数据框，并且您想根据其索引选择特定行。

Python3

# import pandas library
import pandas as pd
  
# Creating a dictionary
d = {'sample_col1': [1, 2, 3],
     'sample_col2': [4, 5, 6], 
     'sample_col3': [7, 8, 9]} 
  
# Creating a Dataframe
df = pd.DataFrame(d) 
  
# show the dataframe 
print(df) 
  
print()
  
# Select Row No. 2
print(df.iloc[2])

输出：

方法 2：使用loc[ ]。

示例：假设您要选择给定列的值已给出的行。

Python3

# import pandas library
import pandas as pd
  
# Creating a dictionary
d = {'sample_col1': [1, 2, 1],
     'sample_col2': [4, 5, 6], 
     'sample_col3': [7, 8, 9]} 
  
# Creating a Dataframe
df = pd.DataFrame(d) 
  
# show the dataframe
print(df) 
  
print()
  
# Select rows where sample_col1 is 1
print(df.loc[df['sample_col1'] == 1])

输出：

方法 3：使用[ ]和iloc[ ] 。

示例：假设您只需要与特定行的特定列相关的值。

Python3

# import pandas library
import pandas as pd
  
# Creating a dictionary
d = {'sample_col1': [1, 2, 1],
     'sample_col2': [4, 5, 6], 
     'sample_col3': [7, 8, 9]}  
  
# Creating a Dataframe
df = pd.DataFrame(d) 
  
# show the dataframe
print(df) 
  
print()
  
# Display column 1 and 3 for row 2
print(df[['sample_col1' , 'sample_col3']].iloc[1])

输出：