Python pandas如何通过起止标识不硬编码选取指定行列数据

实现逻辑 #

• 不硬编码固定行号写死提取规则，通过配置起止位置或起止标识值做切片，后续调整提取范围只需要修改对应参数即可，维护成本更低
• 利用pandas标签切片特性匹配首尾标识，保留Name、Score两列生成独立的新DataFrame

实现代码 #

import pandas as pd

name_dict = {
    'Name': ['a','b','c','d', 'e'],
    'Score': ['0.90(subject to approval)',80,95,20,10]
}
df = pd.DataFrame(name_dict)

# 提取范围参数，后续调整范围只改这里就行
start_pos = 1
end_pos = 3
# 也可以直接指定起止标识值，比如 start_flag = 'b'、end_flag = 'd'

# 从对应位置匹配Name列的标识值
start_flag = df.loc[start_pos, 'Name']
end_flag = df.loc[end_pos, 'Name']

# 切片提取目标范围数据，保留需要的两列
new_df = df.set_index('Name').loc[start_flag:end_flag, ['Score']].reset_index()

print("提取得到的新DataFrame：")
print(new_df)

运行输出 #

提取得到的新DataFrame：
  Name Score
0    b    80
1    c    95
2    d    20

注意事项 #

.loc的标签切片规则是首尾边界都包含，和位置切片iloc的左闭右开规则不同，使用时注意边界匹配。如果不想改动DataFrame索引，也可以用布尔索引实现相同效果：

new_df = df[(df['Name'] >= start_flag) & (df['Name'] <= end_flag)][['Name', 'Score']]

内容的提问来源于stack exchange，提问作者AK007