Python Pandas DataFrame: 如何读取第三列数据

要读取 DataFrame 表格中的第三列数据，可以使用以下两种方法：

1. 使用列标签（列名）：使用 df['列名'] 的方式，其中 df 是 DataFrame 的名称，列名 是要读取的列的标签。例如，如果第三列的标签是 column3，则可以使用 df['column3'] 来读取该列的数据。

2. 使用列索引：使用 df.iloc[:, index] 的方式，其中 df 是 DataFrame 的名称，index 是要读取的列的索引。索引从 0 开始，所以第三列的索引是 2。例如，可以使用 df.iloc[:, 2] 来读取第三列的数据。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame
data = {'column1': [1, 2, 3],
        'column2': [4, 5, 6],
        'column3': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用列标签读取第三列的数据
column3_data = df['column3']
print(column3_data)

# 使用列索引读取第三列的数据
column3_data = df.iloc[:, 2]
print(column3_data)

这将输出：

0    7
1    8
2    9
Name: column3, dtype: int64
0    7
1    8
2    9
Name: column3, dtype: int64

注意，column3_data 是一个 Series 对象，包含第三列的数据。如果需要将其转换为列表或其他数据结构，可以使用 column3_data.tolist() 或 column3_data.values 等方法。