18_Pandas.DataFrame，取得Series的头和尾（head和tail）

18_Pandas.DataFrame，取得Series的头和尾（head和tail）

当检查具有许多行的pandas.DataFrame，pandas.Series的数据时，返回最初行和最后行的方法head（）和tail（）很方便。

在此将对以下内容予以描述：

• 返回最初行：Head（）
• 返回最后行：Tail（）
• 通过在切片中指定行号来获取行
• 获取第一行/最后一行中的元素

例如，使用seaborn中的iris数据集作为样本。它是pandas.DataFrame。

import pandas as pd
import seaborn as sns

df = sns.load_dataset("iris")
print(df.shape)
# (150, 5)

该示例为pandas.DataFrame，但pandas.Series也具有head（）和tail（）。参数的用法是相同的。

返回第一行：Head（）

head（）方法返回最初行。

默认值为前5行。

print(df.head())
#    sepal_length  sepal_width  petal_length  petal_width species
# 0           5.1          3.5           1.4          0.2  setosa
# 1           4.9          3.0           1.4          0.2  setosa
# 2           4.7          3.2           1.3          0.2  setosa
# 3           4.6          3.1           1.5          0.2  setosa
# 4           5.0          3.6           1.4          0.2  setosa

如果指定整数作为参数，则将返回相应的行。

print(df.head(3))
#    sepal_length  sepal_width  petal_length  petal_width species
# 0           5.1          3.5           1.4          0.2  setosa
# 1           4.9          3.0           1.4          0.2  setosa
# 2           4.7          3.2           1.3          0.2  setosa

返回最后一行：Tail（）

tail（）方法返回最后行。
默认值为前5行。

print(df.tail())
#      sepal_length  sepal_width  petal_length  petal_width    species
# 145           6.7          3.0           5.2          2.3  virginica
# 146           6.3          2.5           5.0          1.9  virginica
# 147           6.5          3.0           5.2          2.0  virginica
# 148           6.2          3.4           5.4          2.3  virginica
# 149           5.9          3.0           5.1          1.8  virginica

如果指定整数作为参数，则将返回相应的行。

print(df.tail(3))
#      sepal_length  sepal_width  petal_length  petal_width    species
# 147           6.5          3.0           5.2          2.0  virginica
# 148           6.2          3.4           5.4          2.3  virginica
# 149           5.9          3.0           5.1          1.8  virginica

通过在切片中指定行号来获取行

还可以在切片中指定行号，以在任何位置获取行的元素。

print(df[50:55])
#     sepal_length  sepal_width  petal_length  petal_width     species
# 50           7.0          3.2           4.7          1.4  versicolor
# 51           6.4          3.2           4.5          1.5  versicolor
# 52           6.9          3.1           4.9          1.5  versicolor
# 53           5.5          2.3           4.0          1.3  versicolor
# 54           6.5          2.8           4.6          1.5  versicolor

还可以使用切片执行与head（）和tail（）相同的处理。

print(df[:5])
#    sepal_length  sepal_width  petal_length  petal_width species
# 0           5.1          3.5           1.4          0.2  setosa
# 1           4.9          3.0           1.4          0.2  setosa
# 2           4.7          3.2           1.3          0.2  setosa
# 3           4.6          3.1           1.5          0.2  setosa
# 4           5.0          3.6           1.4          0.2  setosa

print(df[-5:])
#      sepal_length  sepal_width  petal_length  petal_width    species
# 145           6.7          3.0           5.2          2.3  virginica
# 146           6.3          2.5           5.0          1.9  virginica
# 147           6.5          3.0           5.2          2.0  virginica
# 148           6.2          3.4           5.4          2.3  virginica
# 149           5.9          3.0           5.1          1.8  virginica

获取第一行/最后一行中的元素

可以通过在head（）或tail（）中指定参数n = 1来获得第一行或最后一行，但是即使只有一行，类型也是pandas.DataFrame。

print(df.head(1))
#    sepal_length  sepal_width  petal_length  petal_width species
# 0           5.1          3.5           1.4          0.2  setosa

print(type(df.head(1)))
# 

如果使用iloc仅指定一行，则可以使用pandas.Series获得指定的行。 pandas.Series更容易获得价值。您可以使用iloc [0]获得第一行，并使用iloc [-1]获得最后一行。

如果要获取元素的值，则可以使用iloc [0] [‘列名’]，iloc [-1] [‘列名’]，依此类推。

print(df.iloc[0])
# sepal_length       5.1
# sepal_width        3.5
# petal_length       1.4
# petal_width        0.2
# species         setosa
# Name: 0, dtype: object

print(type(df.iloc[0]))
# 

print(df.iloc[0]['sepal_length'])
# 5.1

print(df.iloc[-1])
# sepal_length          5.9
# sepal_width             3
# petal_length          5.1
# petal_width           1.8
# species         virginica
# Name: 149, dtype: object

print(type(df.iloc[-1]))
# 

print(df.iloc[-1]['sepal_length'])
# 5.9

请注意，如果.iloc不存在，将发生错误。

# print(df[0])
# KeyError: 0

# print(df[-1])
# KeyError: -1

有关at，iat，loc和iloc的更多信息，请参见以下文章。

• 04_Pandas获取和修改任意位置的值（at,iat,loc,iloc）