在pandas中选择特定行上方和下方的N行

，可以使用DataFrame.iloc方法来实现。

DataFrame.iloc是pandas中用于按位置选择数据的方法。它接受两个参数，分别是行索引和列索引。通过指定行索引，我们可以选择特定行的数据。

要选择特定行上方和下方的N行，可以先确定目标行的位置，然后使用切片操作来选择目标行及其上下行。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [6, 7, 8, 9, 10],
        'C': [11, 12, 13, 14, 15]}
df = pd.DataFrame(data)

# 选择第3行上方和下方的2行
target_row = 3
N = 2
selected_rows = df.iloc[target_row-N:target_row+N+1]

print(selected_rows)

输出结果为：

   A   B   C
1  2   7  12
2  3   8  13
3  4   9  14
4  5  10  15

在这个示例中，我们选择了第3行上方和下方的2行数据。

关于pandas的更多信息和用法，可以参考腾讯云的产品介绍链接地址：腾讯云·Pandas。

相关·内容

pandas中的loc和iloc_pandas获取指定数据的行和列

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君实际操作中我们经常需要寻找数据的某行或者某列，这里介绍我在使用Pandas时用到的两种方法：iloc和loc。...读取第二行的值（2）读取第二行的值（3）同时读取某行某列（4）进行切片操作 ---- loc：通过行、列的名称或标签来索引 iloc：通过行、列的索引位置来寻找数据首先，我们先创建一个...> 6] 结果：（6）也可以进行切片操作 # 进行切片操作，选择B，C，D，E四列区域内，B列大于6的值 data1 = data.loc[ data.B >6, ["B","C"...和columns进行切片操作 # 读取第2、3行，第3、4列 data1 = data.iloc[1:3, 2:4] 结果：注意：这里的区间是左闭右开，data.iloc[1:...3, 2:4]中的第4行、第5列取不到发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/178799.html原文链接：https://javaforall.cn

10K2 1

用过Excel，就会获取pandas数据框架中的值、行和列

在Excel中，我们可以看到行、列和单元格，可以使用“=”号或在公式中引用这些值。...在Python中，数据存储在计算机内存中（即，用户不能直接看到），幸运的是pandas库提供了获取值、行和列的简单方法。先准备一个数据框架，这样我们就有一些要处理的东西了。...df.columns 提供列（标题）名称的列表。 df.shape 显示数据框架的维度，在本例中为4行5列。图3 使用pandas获取列有几种方法可以在pandas中获取列。...获取1行图7 获取多行我们必须使用索引/切片来获取多行。在pandas中，这类似于如何索引/切片Python列表。...记住这种表示法的一个更简单的方法是：df[列名]提供一列，然后添加另一个[行索引]将提供该列中的特定项。假设我们想获取第2行Mary Jane所在的城市。

19.2K6 0

懂Excel轻松入门Python数据分析包pandas(29)：轻松做出筛选控件

本身是以行列表作为核心概念，比如说 Excel 中的透视表，在 pandas 中就有一一对应，本系列已经讲解过。...---- 透视表的灵活性当我们拿到一份数据时，经常需要不断改变条件对数据进行观测，如下一份某水果的销售情况：一行数据表示，某天(date)在某地区(region)此水果的某个品种(type)的价格...，我们能通过最上方选择不同的年份，下方数据表能马上显示此年份总销量 top 10 的地区数据用 Python 能快速简单做出这种效果吗？...，想看不同年份或不同 Top N 的结果，都需要修改代码。...10种选择，界面同样可以看到下拉框现在，我们只需要简单从下拉框选择条件值，下方的结果会马上刷新，这与 Excel 中的透视表一模一样不过，大家都知道 Excel 中还能根据透视表制作透视图，这里我们同样可以制作出动态变化的图表

9412 0

5个例子学会Pandas中的字符串过滤

点击上方“Deephub Imba”,关注公众号,好文章不错过 ! 要处理文本数据，需要比数字类型的数据更多的清理步骤。为了从文本数据中提取有用和信息，通常需要执行几个预处理和过滤步骤。...在本文中，我介绍将学习 5 种可用于过滤文本数据（即字符串）的不同方法：是否包含一系列字符求字符串的长度判断以特定的字符序列开始或结束判断字符为数字或字母数字查找特定字符序列的出现次数首先我们导入库和数据...我们将使用不同的方法来处理 DataFrame 中的行。第一个过滤操作是检查字符串是否包含特定的单词或字符序列，使用 contains 方法查找描述字段包含“used car”的行。...例如，我们可以选择以“A-0”开头的行： df[df["lot"].str.startswith("A-0")] Python 的内置的字符串函数都可以应用到Pandas DataFrames 中。...例如，在价格列中，有一些非数字字符，如 $ 和 k。我们可以使用 isnumeric 函数过滤掉。

2K2 0

Python-科学计算-pandas-14-df按行按列进行转换

Python的科学计算及可视化今天讲讲pandas模块将Df按行按列进行转换 Part 1：目标最近在网站开发过程中，需要将后端的Df数据，渲染到前端的Datatables，前端识别的数据格式有以下特征...- 数据格式为一个列表 - 列表中每一个元素为一个字典，每个字典对应前端表格的一行 - 单个字典的键为前端表格的列名，字典的值为前端表格每列取的值简单来说就是要将一个Df转换为一个列表，该列表有特定的格式..., df_1, "\n") print("\n按行输出") list_fields = df_1.to_dict(orient='records') print(list_fields) 代码截图...list_fields = df_1.to_dict(orient='records')，使用了to_dict函数，其中orient=’records’，简单记忆法则，records表示记录，对应数据库的行...Part 4：延伸以上方法将Df按行转换，那么是否可以按列进行转换呢？

1.9K3 0

2023-01-12：一个n*n的二维数组中，只有0和1两种值，当你决定在某个位置操作一次，那么该位置的行和列整体都会变成1，不

2023-01-12：一个n*n的二维数组中，只有0和1两种值，当你决定在某个位置操作一次，那么该位置的行和列整体都会变成1，不管之前是什么状态。返回让所有值全变成1，最少的操作次数。...代码用rust和solidity编写。代码用solidity编写。...i32) -> i32 { let mut n = n as u32; n = (n & 0x55555555) + ((n >> 1) & 0x55555555); n =...(n & 0x33333333) + ((n >> 2) & 0x33333333); n = (n & 0x0f0f0f0f) + ((n >> 4) & 0x0f0f0f0f); n...= (n & 0x00ff00ff) + ((n >> 8) & 0x00ff00ff); n = (n & 0x0000ffff) + ((n >> 16) & 0x0000ffff);

2.7K1 0

Pandas 2.2 中文官方教程和指南（一）

N 行，请使用head()方法，并将所需的行数（在本例中为 8）作为参数。...当特别关注表中位置的某些行和/或列时，请在选择括号[]前使用iloc运算符。使用loc或iloc选择特定行和/或列时，可以为所选数据分配新值。...使用iloc选择特定行和/或列时，请使用表中的位置。您可以基于loc/iloc分配新值给选择。转到用户指南用户指南页面提供了有关索引和选择数据的完整概述。...当特别关注表中位置的某些行和/或列时，请在选择括号[]前使用iloc运算符。在使用loc或iloc选择特定行和/或列时，可以为所选数据分配新值。...使用iloc选择特定行和/或列时，请使用表中的位置。您可以根据loc/iloc的选择分配新值。前往用户指南用户指南页面提供了有关索引和选择数据的完整概述。

9681 0

快速入门 Jupyter notebook

或者 Up 和 Down 键 A 表示在当前 cell 上方插入一个新的 cell ，而 B 则是下方插入新的cell M 表示变为 Markdown cell ，而 Y 是表示变为 code cell...选择一个 kernel 在 Kernel 菜单中同样提供了一个更换 kernel 的选项，最开始创建一个 notebook 的时候，就是选择了一个 kernel ，当然这里能否选择其他的 kernel...Untitle.ipynb ，当然也可以返回管理界面进行命名，如下所示，选择 notebook 后，上方会出现一行选项，包括: Duplicate：复制 Shutdown：停止该 notebook 的...通常也需要导入 Numpy ，不过在本例中我们将通过 pandas 来使用。...对数据集的探索现在开始处理我们的数据集，通过 pandas 读取后得到的是称为 DataFrame 的数据结构，首先就是先查看下数据集的内容，输入以下两行代码，分别表示输出数据的前五行，和最后五行的内容

5082 0

快速入门 Jupyter notebook

8343 0

手把手教你做一个“渣”数据师，用Python代替老情人Excel

在Excel成为我的“初恋”十年之后，是时候找一个更好的“另一半”了，在这个技术日新月异的时代，更好更薄更轻更快处理数据的选择就在身边！...5、略过行和列默认的read_excel参数假定第一行是列表名称，会自动合并为DataFrame中的列标签。...使用skiprows和header之类的函数，我们可以操纵导入的DataFrame的行为。 ? 6、导入特定列使用usecols参数，可以指定是否在DataFrame中导入特定的列。 ?...3、查看特定行这里使用的方法是loc函数，其中我们可以指定以冒号分隔的起始行和结束行。注意，索引从0开始而不是1。 ? 4、同时分割行和列 ? 5、在某一列中筛选 ? 6、筛选多种数值 ?...4、将总列添加到已存在的数据集 ? 5、特定列的总和，使用loc函数 ? 或者，我们可以用以下方法： ? 6、用drop函数删除行 ? 7、计算每列的总和 ?

8.4K3 0

Pandas常用命令汇总，建议收藏！

由于其直观的语法和广泛的功能，Pandas已成为数据科学家、分析师和研究人员在 Python中处理表格或结构化数据的首选工具。...在Pandas中处理数据时，我们可以使用多种方法来查看和检查对象，例如 DataFrame和Series。...# 用于显示数据的前n行 df.head(n) # 用于显示数据的后n行 df.tail(n) # 用于获取数据的行数和列数 df.shape # 用于获取数据的索引、数据类型和内存信息 df.info...() / 03 / 使用Pandas进行数据选择 Pandas提供了各种数据选择方法，允许你从DataFrame或Series中提取特定数据。...'] == 'value')] # 通过标签选择特定的行和列 df.loc[row_labels, column_labels] # 通过整数索引选择特定的行和列 df.iloc[row_indices

5021 0

通宵翻译Pandas官方文档，写了这份Excel万字肝货操作！

在 Pandas 中，如果未指定索引，则默认使用 RangeIndex（第一行 = 0，第二行 = 1，依此类推），类似于电子表格中的行标题/数字。...索引值也是持久的，所以如果你对 DataFrame 中的行重新排序，特定行的标签不会改变。 5. 副本与就地操作大多数 Pandas 操作返回 Series/DataFrame 的副本。...在 Pandas 中，您需要更多地考虑控制 DataFrame 的显示方式。默认情况下，pandas 会截断大型 DataFrame 的输出以显示第一行和最后一行。...列的选择在Excel电子表格中，您可以通过以下方式选择所需的列：隐藏列；删除列；引用从一个工作表到另一个工作表的范围；由于Excel电子表格列通常在标题行中命名，因此重命名列只需更改第一个单元格中的文本即可...提取第n个单词在 Excel 中，您可以使用文本到列向导来拆分文本和检索特定列。（请注意，也可以通过公式来做到这一点。）

19.6K2 0

一场pandas与SQL的巅峰大战

如果只想查看前10行数据呢。pandas可以调用head(n)方法，n是行数。MySQL可以使用limit n，n同样表示行数。(点击图片可以查看大图) ?...2.查询特定列的数据有的时候我们只想查看某几列的数据。在pandas里可以使用中括号或者loc，iloc等多种方式进行列选择，可以选择一列或多列。...SQL里只需写相应的列名即可，举例如下，实际操作一下更容易理解，选择一种自己习惯的即可。(点击图片可以查看大图) ? ? 3.查询特定列去重后的数据例如我们想查看一共有多少人(去重过的)下过单。...pandas中，可以使用前文提到的方式进行选择操作，之后可以直接对目标列进行赋值，SQL中需要使用update关键字进行表的更新。示例如下：将年龄小于20的用户年龄改为20。...删除操作可以细分为删除行的操作和删除列的操作。对于删除行操作，pandas的删除行可以转换为选择不符合条件进行操作。SQL需要使用delete关键字。

2.3K2 0

用python的matplotlib和numpy库绘制股票K线均线的整合效果（含从网络接口爬取数据和验证交易策略代码）

在本系列的后面文章中,将陆续通过python绘制成交量、KDJ、MACD、RSI和OBV等指标,而且还会用Python编写针对这些指标的交易策略,敬请关注。...第二，在第17行里，通过figsize方法设置了窗口的大小尺寸。第三，通过第18行和第19行的代码，设置了主刻度是5的倍数。之所以设置成5的倍数，是因为一般一周的交易日是5天。...1 移动平均线从下降逐渐转为平水平，且有超上方抬头迹象，而股价从均线下方突破时，为买进信号，如上图中的A点。...4 股价在均线下方运行时大跌，远离均线时向均线靠近，此时为买进时机，如图中的D点。 5 均线的上升趋势逐渐变平，且有向下迹象，而股价从均线上方向下穿均线，为卖出信号，如图中的E点。...在第11行到第22行的while循环里，我们依次遍历了每天的交易数据，并在第14行，第16行和第18行里，通过三个if语句，设置了3个规则。

2.9K3 0

shell实战（一）：sed命令小结

d ：删除，删除选择的行。...三、使用场景 1. sed 增加（i/a）指定行号添加内容 # 在第三行的上方添加一行字符串 sed -i "3i\test123" aa.txt # 在第三行的下方添加一行字符串 sed -i "3a...\ceshi456" aa.txt 匹配行之后在其上方/下方添加内容 # 在vrrp_instance VI_1下方插入内容 sed -i '/vrrp_instance VI_1/a\ notify_master...backup\"\n track_script {\n check\n }' keepalived.conf # 在vrrp_instance VI_1上方插入内容 sed -...sed ':t;N;s/\n/,/;b t' /etc/hosts # 输出第二行到第四行之间三行的内容 sed -n "2,4p" /etc/hosts 解读： $p为最后一行的意思，'1,$p'，是选择打印第一行到最后一行

1.9K1 0

【Mark一下】46个常用 Pandas 方法速查表

例如可以从dtype的返回值中仅获取类型为bool的列。 3 数据切片和切块数据切片和切块是使用不同的列或索引切分数据，实现从数据中获取特定子集的方式。...col2']]) Out: col1 col2 0 2 a 1 1 b 2 0 a选择data2的col1和col3两列[m:n]选择行索引在m到n...1 b Trueiloc[m:n,j:k]选择行索引在m到n且列索引在j到k间的记录In: print(data2.iloc[0:2,0:1]) Out: col1 0...2 1 1选取行索引在[0:2)列索引在[0:1)中间的记录，行索引不包含2，列索引不包含1loc[m:n,[ '列名1', '列名2',…]]选择行索引在m到n间且列名为列名1、列名2的记录...[0:2)之间，列名为'col1'和'col2'的记录，行索引不包含2 提示如果选择特定索引的数据，直接写索引值即可。

4.9K2 0

分享7个数据分析的有用工具

本文列举了一些提升或加速日常数据分析工作的技巧，包括： 1. Pandas Profiling 2. 使用 Cufflinks 和 Plotly 绘制 Pandas 数据 3....使用 Cufflinks 和 Plotly 绘制 Pandas 数据 ” 「经验丰富的」数据科学家或数据分析师大多对 matplotlib 和 pandas 很熟悉。...在命令模式内，你可以使用方向键在 notebook 内进行导航。在命令模式内： A 和 B：在当前单元格上方（Above）或下方（Below）插入新的单元格。...选择多个单元格： Shift + Down 和 Shift + Up：选中下方或上方的单元格。 Shift + M：合并选中单元格。...在 Jupyter（或 IPython）中使一个单元同时有多个输出 ” 想展示 pandas DataFrame 的 .head() 和 .tail()，但由于创建运行 .tail() 方法的额外代码单元过于麻烦而不得不中途放弃

1.2K2 0

7个Python特殊技巧，助力你的数据分析工作之路

本文列举了一些提升或加速日常数据分析工作的技巧，包括： 1. Pandas Profiling 2. 使用 Cufflinks 和 Plotly 绘制 Pandas 数据 3....使用 Cufflinks 和 Plotly 绘制 Pandas 数据「经验丰富的」数据科学家或数据分析师大多对 matplotlib 和 pandas 很熟悉。...在命令模式内，你可以使用方向键在 notebook 内进行导航。在命令模式内： A 和 B：在当前单元格上方（Above）或下方（Below）插入新的单元格。...选择多个单元格： Shift + Down 和 Shift + Up：选中下方或上方的单元格。 Shift + M：合并选中单元格。...在 Jupyter（或 IPython）中使一个单元同时有多个输出想展示 pandas DataFrame 的 .head() 和 .tail()，但由于创建运行 .tail() 方法的额外代码单元过于麻烦而不得不中途放弃

1K2 0

猿创征文｜数据导入与预处理-第3章-pandas基础

1.2 Pandas中的数据结构对于pandas这种数据分析库而已，我们都可以通过与传统的集合对象来理解，pandas提供了类似集合的数据结构，也提供了对应属性和方法，我们只需要把数据封装到pandas...若未指定数据类型，pandas会根据传入的数据自动推断数据类型。在使用pandas中的Series数据结构时，可通过pandas点Series调用。...pandas中可以使用[]、loc、iloc、at和iat这几种方式访问Series类对象和DataFrame类对象的数据。...变量.loc[索引] 变量.iloc[索引] 以上方式中，"loc[索引]"中的索引必须为自定义的标签索引，而"iloc[索引]"中的索引必须为自动生成的整数索引。...变量.at[行索引, 列索引] 变量.iat[行索引, 列索引] 以上方式中，"at[行索引, 列索引]"中的索引必须为自定义的标签索引，"iat[行索引, 列索引]"中的索引必须为自动生成的整数索引

14K2 0

7 个 Python 特殊技巧，有效提升数分效率！

使用 Cufflinks 和 Plotly 绘制 Pandas 数据 3. IPython 魔术命令 4. Jupyter 中的格式编排 5. Jupyter 快捷键 6....使用 Cufflinks 和 Plotly 绘制 Pandas 数据「经验丰富的」数据科学家或数据分析师大多对 matplotlib 和 pandas 很熟悉。...在命令模式内，你可以使用方向键在 notebook 内进行导航。在命令模式内： A 和 B：在当前单元格上方（Above）或下方（Below）插入新的单元格。...选择多个单元格： Shift + Down 和 Shift + Up：选中下方或上方的单元格。 Shift + M：合并选中单元格。...在 Jupyter（或 IPython）中使一个单元同时有多个输出想展示 pandas DataFrame 的 .head() 和 .tail()，但由于创建运行 .tail() 方法的额外代码单元过于麻烦而不得不中途放弃

1.1K2 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

在pandas中选择特定行上方和下方的N行

相关·内容

pandas中的loc和iloc_pandas获取指定数据的行和列

用过Excel，就会获取pandas数据框架中的值、行和列

懂Excel轻松入门Python数据分析包pandas(29)：轻松做出筛选控件

5个例子学会Pandas中的字符串过滤

Python-科学计算-pandas-14-df按行按列进行转换

2023-01-12：一个n*n的二维数组中，只有0和1两种值，当你决定在某个位置操作一次，那么该位置的行和列整体都会变成1，不

Pandas 2.2 中文官方教程和指南（一）

快速入门 Jupyter notebook

快速入门 Jupyter notebook

手把手教你做一个“渣”数据师，用Python代替老情人Excel

Pandas常用命令汇总，建议收藏！

通宵翻译Pandas官方文档，写了这份Excel万字肝货操作！

一场pandas与SQL的巅峰大战

用python的matplotlib和numpy库绘制股票K线均线的整合效果（含从网络接口爬取数据和验证交易策略代码）

shell实战（一）：sed命令小结

【Mark一下】46个常用 Pandas 方法速查表

分享7个数据分析的有用工具

7个Python特殊技巧，助力你的数据分析工作之路

猿创征文｜数据导入与预处理-第3章-pandas基础

7 个 Python 特殊技巧，有效提升数分效率！

扫码

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

资源

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐