- Pandas数据分析快速上手500招(微课视频版)
- 罗帅 罗斌编著
- 151字
- 2023-07-17 18:41:02
133 使用truncate()根据行标签筛选数据
此案例主要演示了使用truncate()函数在DataFrame中根据行标签(必须是有序的)按行筛选指定范围的数据。当在Jupyter Notebook中运行此案例代码之后,将在DataFrame中筛选第2~4行的数据,效果分别如图133-1和图133-2所示。
![](https://epubservercos.yuewen.com/DC5573/26580753209033106/epubprivate/OEBPS/Images/Figure-P128_9659.jpg?sign=1738960757-tcUJbQSZirLBgs5y8gYwAQBIJ2NA8gPp-0-007e21fb86888a02ea137a309a965f4b)
图133-1
![](https://epubservercos.yuewen.com/DC5573/26580753209033106/epubprivate/OEBPS/Images/Figure-P128_9660.jpg?sign=1738960757-BqC2pWMft9OCxArmkig3qHRj4MZzvHCb-0-d6d103d332bcfd885d396bd6650d8f3d)
图133-2
主要代码如下。
![](https://epubservercos.yuewen.com/DC5573/26580753209033106/epubprivate/OEBPS/Images/Figure-P128_9761.jpg?sign=1738960757-RxhOes55Zsuxi8ITTFA7FCFrECFijZW1-0-d3b50c36a0f6f762f0021062ef232e34)
在上面这段代码中,df.truncate(before='2002',after='2004')表示在df中根据行标签筛选第2~4行的数据。
此案例的主要源文件是MyCode\H034\H034.ipynb。