Python | Pandas DataFrame.truncate

truncate()是Pandas Dataframe对象的一种方法，它可以根据索引和标签截取DataFrame的行和列。该方法允许我们选择要保留的数据的起点和终点，而丢弃位于这两个点之间的所有数据。

语法

DataFrame.truncate(before=None,after=None,axis=None,copy=True)

参数

• before：截取的开始位置（int，str或列名）。
• after：截取的结束位置（int，str或列名）。
• axis：截取数据的轴（0为行，1为列）。
• copy: 以Deep copy 的方式生成新的对象，默认为True。

返回值

• 截取后的DataFrame对象。

示例

import pandas as pd
 
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5],
                   'B': [10,20,30,40,50],
                   'C': [100,200,300,400,500],
                   'D': [1000,2000,3000,4000,5000]})
 
# 截取部分行
df1 = df.truncate(before=1, after=3, axis=0)
print(df1)

# Output:
#    A   B    C     D
# 1  2  20  200  2000
# 2  3  30  300  3000
# 3  4  40  400  4000
 
# 截取部分列
df2 = df.truncate(before='B', after='D', axis=1)
print(df2)

# Output:
#     B    C     D
# 0  10  100  1000
# 1  20  200  2000
# 2  30  300  3000
# 3  40  400  4000
# 4  50  500  5000
 
# 截取特定行列
df3 = df.truncate(before=2, after='C', axis=0)\
        .truncate(before='B', after='D',axis=1)
print(df3)

# Output:
#      B     C     D
# 2   30   300  3000
# 3   40   400  4000

在上述示例中，truncate()方法可以使用整数或列名从DataFrame中选择一些数据。

• df1从第2行到第4行选取，保留A，B，C和D列。
• df2选择了B，C和D列，保留第1到第5行。
• df3首先截取了第3行到第4行，然后选择从B到D列。

因此，truncate()方法是一个十分实用的方法，在许多数据操作场景下都会用到。