Pandas (0.16.2) 显示 3 行 Dataframe

Question

我正在尝试将 pandas 数据框的输出限制为前 3 行。但是我得到了所有 500000 个数据点的摘要。当我在没有指定“Time [s]”作为索引的情况下运行它时，它正常工作并且我只得到 3 行数据。我正在运行 Pandas 0.16.2 和 Python 3。

%matplotlib inline
import pandas as pd
from sys import platform as _platform
import matplotlib.pyplot as plt
pd.set_option('display.mpl_style', 'default') # Make the graphs a bit prettier
plt.rcParams['figure.figsize'] = (15, 5)

shot1 = "C:\\Users\ELEC-LAB_1\Documents\GitHub\Black Powder\BlackPowder_Shot-1.csv"
shot1_data = pd.read_csv(shot1, parse_dates=['Time [s]'], index_col='Time [s]') # Read the data using the time as the index.
shot1_data[:3]

时间 [s] CH 1 [psi] CH 2 [psi] CH 3 [psi] CH 4 [psi] CH 5 [psi] CH 6 [psi] CH 7 [psi] CH 8 [psi] CH 9 [ psi] CH 10 [psi] CH 16 [V]

-0.200000-0.018311 -0.054932 -0.012207 -0.054932 -0.006104 -0.048828 -0.030518 -0.018311 0.030518 -0.018311 0.011597

-0.1999980.006104 0.109863 0.048828 0.048828 -0.018311 -0.054932 0.042725 0.054932 -0.042725 0.024414 0.010986

-0.1999960.012207 -0.042725 0.061035 -0.097656 0.067139 0.006104 -0.054932 -0.067139 -0.097656 -0.134277 0.010986

-0.1999940.012207 -0.006104 -0.079346 0.036621 -0.036621 0.042725 0.006104 0.067139 0.012207 -0.042725 0.011597

-0.1999920.006104 0.067139 0.091553 0.091553 0.024414 0.012207 0.097656 -0.030518 -0.024414 0.061035 0.010986

-0.1999900.036621 0.006104 0.061035 0.109863 0.073242 0.067139 0.109863 -0.054932 0.158691 0.000000 0.011597

500000 行 × 11 列

Answer 1

您正在尝试使用无效的整数值对具有 datetimeindex 的 df 进行切片，这就是您获得完整 df 的原因。

例子:

In [34]:
df = pd.DataFrame(index=pd.date_range(start=dt.datetime(2015,1,1), end=dt.datetime(2015,1,10)))
df[:3]

Out[34]:
Empty DataFrame
Columns: []
Index: [2015-01-01 00:00:00, 2015-01-02 00:00:00, 2015-01-03 00:00:00, 2015-01-04 00:00:00, 2015-01-05 00:00:00, 2015-01-06 00:00:00, 2015-01-07 00:00:00]

如果你使用 head 或 iloc[:3] 那么你会得到想要的结果:

In [35]:
df.head(3)

Out[35]:
Empty DataFrame
Columns: []
Index: [2015-01-01 00:00:00, 2015-01-02 00:00:00, 2015-01-03 00:00:00]

In [36]:    
df.iloc[:3]

Out[36]:
Empty DataFrame
Columns: []
Index: [2015-01-01 00:00:00, 2015-01-02 00:00:00, 2015-01-03 00:00:00]

这就是为什么当您不将参数 index_col='Time [s]' 传递给 read_csv 时，您的代码行作为默认 int64 索引已为您创建。