python - 如何在 pandas 数据框中获取等效的 numpy 数组索引？

Question

我有一个 numpy array 如下:

    array([[1, 2],
           [3, 4],
           [5, 6],
           [7, 8]])

数组名为 myArray，我对二维数组执行两次索引操作并得到以下结果:

    In[1]: a1 = myArray[1:]
           a1

    Out[1]:array([[3, 4],
                 [5, 6],
                 [7, 8]])


    In[2]: a2 = myArray[:-1]
           a2

    Out[2]:array([[1, 2],
                  [3, 4],
                  [5, 6]])

现在，我在两列中以 pandas df 的形式拥有相同的数据，让数据框为 df

      x    y
   0  1    2
   1  3    4
   3  5    6
   4  7    8

如何对两列进行等效索引/切片以获得与上述 a1 和 a2 相同的结果。

Answer 1

使用iloc:

df.iloc[1:]

#   x   y
#1  3   4
#3  5   6
#4  7   8

df.iloc[:-1]

#   x   y
#0  1   2
#1  3   4
#3  5   6

使用头/尾:

df.head(-1)       # equivalent to df.iloc[:-1]

#   x   y
#0  1   2
#1  3   4
#3  5   6

df.tail(-1)       # equivalent to df.iloc[1:]

#   x   y
#1  3   4
#3  5   6
#4  7   8