python - 如何按行位置过滤 Pandas 数据框？

Question

这个问题在这里已经有了答案:





Select Pandas rows based on list index

(6 个回答)


3年前关闭。




我有许多带有日期和股票价格的 Pandas 数据框，如下所示:

2017-01-04 00:00:00+00:00    103.24

2017-01-05 00:00:00+00:00    103.89

2017-01-06 00:00:00+00:00    102.42

2017-01-09 00:00:00+00:00    102.60

... 等等。

按行位置过滤这些 Pandas 的最佳方法是什么？

我正在尝试这样的事情，但没有奏效。

filter_list = [0, 2]

stock_prices.filter(filter_list)

谢谢。

Answer 1

使用 pandas.DataFrame.iloc用于按位置过滤。

例如，要提取第 0 行和第 2 行:

res = stock_prices.iloc[[0, 2], :]

第一个索引参数按行过滤，第二个按列过滤。
pandas documentation详细描述了索引和选择数据的各种方法。