pandas DataFrame tail的使用小結(jié)
更新時(shí)間：2025年05月06日 10:40:33 作者：liuweidong0802
本文主要介紹了pandas DataFrame tail的使用小結(jié),文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì),對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值,需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧
Pandas2.2 DataFrame
Indexing, iteration
| 方法 | 描述 |
|---|---|
| DataFrame.head([n]) | 用于返回 DataFrame 的前幾行 |
| DataFrame.at | 快速訪問和修改 DataFrame 中單個(gè)值的方法 |
| DataFrame.iat | 快速訪問和修改 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）來訪問和修改 DataFrame 中的數(shù)據(jù) |
| DataFrame.iloc | 用于基于整數(shù)位置（行號和列號）來訪問和修改 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！
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