Pandas里怎么快速拿到DataFrame的前100行？有没有更灵活的用法？

### 使用 Pandas 的 `head()` 函数获取 DataFrame 前 100 行数据 `head()` 是 Pandas 中的一个重要函数，用于返回 DataFrame 或 Series 对象的前 n 行数据。如果未指定参数，默认情况下会返回前 5 行数据[^3]。要从一个 DataFrame 中提取前 100 条记录，可以调用 `head(100)` 方法。以下是具体实现方式： ```python import pandas as pd # 创建示例 DataFrame df = pd.DataFrame({ 'A': range(1, 201), 'B': ['example'] * 200 }) # 获取前 100 行数据 result = df.head(100) print(result) ``` 上述代码中，通过传递参数 `100` 给 `head()` 函数，成功截取了 DataFrame 的前 100 行数据[^1]。需要注意的是，当传入负数作为参数时，`head(n)` 将返回除了最后 n 行以外的所有行，这相当于切片操作 `df[:-n]`。 #### 结合 `groupby` 和 `head` 截取分组后的每组前 N 行在某些场景下，可能需要先按某一列对数据进行分组，再分别取出每个分组中的前几行数据。此时可结合 `groupby` 和 `head` 实现此需求。例如： ```python # 示例 DataFrame df_grouped = pd.DataFrame({ 'Category': ['X', 'Y', 'Z', 'X', 'Y', 'Z'], 'Value': [10, 20, 30, 40, 50, 60] }) # 按 Category 列分组并获取每组前两行 group_result = df_grouped.groupby('Category').head(2) print(group_result) ``` 这段代码展示了如何利用 `groupby` 配合 `head` 提取各分类下的部分数据[^2]。

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考

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