pandas DataFrame tail的使用小結(jié)
Pandas2.2 DataFrame
Indexing, iteration
| 方法 | 描述 |
|---|---|
| DataFrame.head([n]) | 用于返回 DataFrame 的前幾行 |
| DataFrame.at | 快速訪(fǎng)問(wèn)和修改 DataFrame 中單個(gè)值的方法 |
| DataFrame.iat | 快速訪(fǎng)問(wèn)和修改 DataFrame 中單個(gè)值的方法 |
| DataFrame.loc | 用于基于標(biāo)簽(行標(biāo)簽和列標(biāo)簽)來(lái)訪(fǎng)問(wèn)和修改 DataFrame 中的數(shù)據(jù) |
| DataFrame.iloc | 用于基于整數(shù)位置(行號(hào)和列號(hào))來(lái)訪(fǎng)問(wèn)和修改 DataFrame 中的數(shù)據(jù) |
| DataFrame.insert(loc, column, value[, …]) | 用于在 DataFrame 的指定位置插入一個(gè)新的列 |
| DataFrame.iter() | 用于迭代 DataFrame 的列名 |
| DataFrame.items() | 用于迭代 DataFrame 的列名和列數(shù)據(jù) |
| DataFrame.keys() | 返回 DataFrame 的列名 |
| DataFrame.iterrows() | 用于逐行迭代 DataFrame |
| DataFrame.itertuples([index, name]) | 用于逐行迭代 DataFrame |
| DataFrame.pop(item) | 用于從 DataFrame 中刪除指定列 |
| DataFrame.tail([n]) | 用于返回 DataFrame 的最后 n 行 |
pandas.DataFrame.tail()
pandas.DataFrame.tail([n]) 方法用于返回 DataFrame 的最后 n 行。如果不指定 n,默認(rèn)返回最后 5 行。
參數(shù)
n:可選參數(shù),表示要返回的行數(shù),默認(rèn)為 5。
返回值
- 返回 DataFrame 的最后
n行,類(lèi)型為pandas.DataFrame。
示例
假設(shè)我們有一個(gè) DataFrame 如下:
import pandas as pd
data = {
'A': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10],
'B': [11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20]
}
df = pd.DataFrame(data)
print("原始 DataFrame:")
print(df)
輸出:
原始 DataFrame:
A B
0 1 11
1 2 12
2 3 13
3 4 14
4 5 15
5 6 16
6 7 17
7 8 18
8 9 19
9 10 20
使用 tail 方法返回最后 3 行:
last_three_rows = df.tail(3)
print("\n最后 3 行:")
print(last_three_rows)
輸出:
最后 3 行:
A B
7 8 18
8 9 19
9 10 20
如果不指定 n,默認(rèn)返回最后 5 行:
last_five_rows = df.tail()
print("\n默認(rèn)最后 5 行:")
print(last_five_rows)
輸出:
默認(rèn)最后 5 行:
A B
5 6 16
6 7 17
7 8 18
8 9 19
9 10 20
可以看到,tail 方法可以方便地獲取 DataFrame 的最后幾行數(shù)據(jù)。
到此這篇關(guān)于pandas DataFrame tail的使用小結(jié)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)pandas DataFrame tail內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!
相關(guān)文章
Python+Empyrical實(shí)現(xiàn)計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)
Empyrical 是一個(gè)知名的金融風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)庫(kù)。它能夠用于計(jì)算年平均回報(bào)、最大回撤、Alpha值等。下面就教你如何使用 Empyrical 這個(gè)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)計(jì)算神器2022-05-05
解決django后臺(tái)樣式丟失,css資源加載失敗的問(wèn)題
今天小編就為大家分享一篇解決django后臺(tái)樣式丟失,css資源加載失敗的問(wèn)題,具有很好的參考價(jià)值,希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧2019-06-06
使用Python實(shí)現(xiàn)繪制地圖的示例詳解
這篇文章主要為大家詳細(xì)介紹了如何使用Python實(shí)現(xiàn)繪制地圖相關(guān)知識(shí),文中的示例代碼講解詳細(xì),感興趣的小伙伴可以跟隨小編一起學(xué)習(xí)一下2024-01-01
OpenCV結(jié)合selenium實(shí)現(xiàn)滑塊驗(yàn)證碼
本文主要介紹了OpenCV結(jié)合selenium實(shí)現(xiàn)滑塊驗(yàn)證碼,文中通過(guò)示例代碼介紹的非常詳細(xì),具有一定的參考價(jià)值,感興趣的小伙伴們可以參考一下2021-08-08
python簡(jiǎn)單實(shí)現(xiàn)AES加密和解密
這篇文章主要為大家詳細(xì)介紹了python簡(jiǎn)單實(shí)現(xiàn)AES加密和解密,具有一定的參考價(jià)值,感興趣的小伙伴們可以參考一下2019-03-03
基于Python打造超漂亮的HTML兩欄文本對(duì)比工具
在日常開(kāi)發(fā)、文檔撰寫(xiě)或代碼審查中,我們經(jīng)常需要對(duì)比兩個(gè)文本文件的差異,本文將使用Python + difflib + HTML + CSS 手動(dòng)打造一個(gè)支持行內(nèi)字符級(jí)差異高亮的兩欄對(duì)比工具,需要的可以了解下2025-09-09

