pandas DataFrame tail的使用小结

 更新时间:2025年05月06日 10:40:33   作者:liuweidong0802  
本文主要介绍了pandas DataFrame tail的使用小结,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

Pandas2.2 DataFrame

Indexing, iteration

方法描述
DataFrame.head([n])用于返回 DataFrame 的前几行
DataFrame.at快速访问和修改 DataFrame 中单个值的方法
DataFrame.iat快速访问和修改 DataFrame 中单个值的方法
DataFrame.loc用于基于标签(行标签和列标签)来访问和修改 DataFrame 中的数据
DataFrame.iloc用于基于整数位置(行号和列号)来访问和修改 DataFrame 中的数据
DataFrame.insert(loc, column, value[, …])用于在 DataFrame 的指定位置插入一个新的列
DataFrame.iter()用于迭代 DataFrame 的列名
DataFrame.items()用于迭代 DataFrame 的列名和列数据
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)用于从 DataFrame 中删除指定列
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,默认返回最后 5 行。

参数

  • n:可选参数,表示要返回的行数,默认为 5。

返回值

  • 返回 DataFrame 的最后 n 行,类型为 pandas.DataFrame

示例

假设我们有一个 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)

输出:

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)

输出:

最后 3 行:
    A   B
7   8  18
8   9  19
9  10  20

如果不指定 n,默认返回最后 5 行:

last_five_rows = df.tail()
print("\n默认最后 5 行:")
print(last_five_rows)

输出:

默认最后 5 行:
    A   B
5   6  16
6   7  17
7   8  18
8   9  19
9  10  20

可以看到,tail 方法可以方便地获取 DataFrame 的最后几行数据。

到此这篇关于pandas DataFrame tail的使用小结的文章就介绍到这了,更多相关pandas DataFrame tail内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!

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