如何使用iloc提取DataFrame指定行以生成独立的新DataFrame

最优写法（无需循环） #

pandas的iloc索引器原生支持直接传入行索引序列（元组、列表、numpy数组均可），一行代码即可生成独立的新DataFrame：

# 加.copy()是为了生成完全独立的新对象，避免后续修改新表影响原表
new_df = df.iloc[row_ind].copy()

运行后得到的new_df结构如下：

如果需要重置新表的行索引为连续的0、1，可以加reset_index方法：

new_df = df.iloc[row_ind].copy().reset_index(drop=True)

基于现有循环逻辑的修改方案 #

原有代码存在两个问题：

• 循环范围错误：用range(len(df))会出现超出row_ind长度的索引越界问题
• 没有存储每次取出的行，仅保留了最后一次的取值结果
  修改后的循环代码如下：

import pandas as pd

# 初始化空列表存储每一行数据
row_collection = []
for idx in row_ind:
    current_row = df.iloc[idx]
    row_collection.append(current_row)

# 转换为DataFrame，如需保留原索引可以去掉reset_index部分
new_df = pd.DataFrame(row_collection).reset_index(drop=True)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user16470918