如何获取 pandas dataframe 中的最后一行(示例)


您可以使用以下方法获取 pandas DataFrame 的最后一行:

方法 1:获取最后一行(作为 Pandas 系列)

 last_row = df. iloc [-1]

方法 2:获取最后一行(作为 Pandas DataFrame)

 last_row = df. iloc [-1:]

以下示例展示了如何在实践中使用以下 pandas DataFrame 的每种方法:

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' assists ': [3, 4, 4, 5, 6, 7, 8, 12, 15, 11],
                   ' rebounds ': [1, 3, 3, 5, 2, 2, 1, 1, 0, 14],
                   ' points ': [20, 22, 24, 25, 20, 28, 15, 29, 11, 12]})

#view DataFrame
print (df)

   assists rebound points
0 3 1 20
1 4 3 22
2 4 3 24
3 5 5 25
4 6 2 20
5 7 2 28
6 8 1 15
7 12 1 29
8 15 0 11
9 11 14 12

示例 1:获取最后一行(作为 Pandas 系列)

以下代码显示了如何获取 DataFrame 的最后一行作为 pandas 系列:

 #get last row in Data Frame as Series
last_row = df. iloc [-1]

#view last row
print (last_row)

assists 11
rebounds 14
points 12
Name: 9, dtype: int64

我们可以使用type()函数来确认结果确实是 pandas 系列:

 #viewtype
type (last_row)

pandas.core.series.Series

结果确实是一系列的熊猫。

示例 2:获取最后一行(作为 Pandas DataFrame)

以下代码显示了如何获取 DataFrame 的最后一行作为 pandas DataFrame:

 #get last row in Data Frame as DataFrame
last_row = df. iloc [-1:]

#view last row
print (last_row)

   assists rebound points
9 11 14 12

我们可以使用type()函数来确认结果确实是 pandas DataFrame:

 #viewtype
type (last_row)

pandas.core.frame.DataFrame

结果确实是一个 pandas DataFrame。

其他资源

以下教程解释了如何在 pandas 中执行其他常见任务:

如何在 Pandas 中选择没有 NaN 值的行
如何删除 Pandas 中除特定行之外的所有行
如何对 Pandas 中的特定列求和

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