切片熊猫系列答案

【问题标题】：Slicing Pandas series切片熊猫系列
【发布时间】：2020-03-17 21:46:09
【问题描述】：

我有以下代码：

total_csv = pd.read_csv('total.csv',header=0).iloc[:,:]
column28=total_csv ['28']
column27=total_csv ['27']
column26=total_csv ['26']
column25=total_csv ['25']
column24=total_csv ['24']
column23=total_csv ['23']

master_values=(column23,column24,column25,column26,column27,column28)

In [68]:master_values
Out[68]: 
(0    6867.488928
 Name: 23, dtype: float64, 0    6960.779317
 Name: 24, dtype: float64, 0    7007.540137
 Name: 25, dtype: float64, 0    7031.11444
 Name: 26, dtype: float64, 0    7127.469389
 Name: 27, dtype: float64, 0    7408.207806
 Name: 28, dtype: float64)

但我希望 master_values 成为 (6867.488928,6960.779317,7007.540137,7031.11444,7127.469389,7408.207806)。

目前，我阅读total_csv的方式如下：

In [69]: total_csv
Out[69]: 
     z           23           24          25  ...     
0  CCS  6867.488928  6960.779317  7031.11444  ...

我如何将master_values 读作(6867.488928,6960.779317,7007.540137,7031.11444,7127.469389,7408.207806)？

【问题讨论】：

df.loc[0, ['28', '27, '26', '25, '24, '24]].tolist()

标签： python-3.x pandas slice

【解决方案1】：

是否需要 columnXX 变量？

也许只需尝试以下操作： master_values = pd.read_csv('total.csv',header=0).iloc[0]

如果您需要括号中指示的元组，您可以这样做： master_values = tuple(pd.read_csv('total.csv',header=0).iloc[0])

【讨论】：

【解决方案2】：

你可以试试这个：

total_csv.to_numpy()[0][0].split('  ')[1:]

【讨论】：