注:以下代码是基于python3.5.0编写的

import pandas
food_info = pandas.read_csv("food_info.csv")
# ------------------选取数据样本的第一行--------------------
print(food_info.loc[0])
#------------------选取数据样本的3到6行----------------------
print(food_info.loc[3:6])
#------------------head选取数据样本的前几行------------------
print(food_info.head(2))
# ------------------选取数据样本的2,5,10行,两种方法-----------
# print(food_info.loc[[2,5,10]])     #方法一 
two_five_ten = [2,5,10]         #方法二
print(food_info.loc[two_five_ten])
# ------------------选取数据样本的NDB_No列--------------------
# ndb_col = food_info["NDB_No"]     #方法一 
col_name = "NDB_No"           #方法二
ndb_col = food_info[col_name]
print(ndb_col)
# ------------------选取数据样本的多列-------------------
# zinc_copper = food_info[["Zinc_(mg)", "Copper_(mg)"]]
columns = ["Zinc_(mg)", "Copper_(mg)"]
zinc_copper = food_info[columns]
print(zinc_copper)
# ---------------------综合小例子----------------------------
col_names = food_info.columns.tolist()   #把所有的行转化成list
print(col_names)
gram_columns = []
for c in col_names:            #遍历col_names,找出所有以(g)结尾的位置
  if c.endswith("(g)"):
    gram_columns.append(c)
print(gram_columns)
gram_df = food_info[gram_columns]     #把所有以(g)结尾的列存放到gram_df
print(gram_df.head(3)) 

以上这篇基于pandas数据样本行列选取的方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。

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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。