Indexation et sélection de données avec pandas

Indexation des pandas à l`aide de [] , .loc [] , . iloc [] , Dataframe .loc []  : cette fonction est utilisée pour les étiquettes.

Dataframe.iloc []  : ceci la fonction est utilisée pour les positions ou les entiers

Dataframe.ix []  : cette fonction est utilisée à la fois pour les étiquettes et les entiers.

Collectivement, ils sont appelés indexeurs. Ce sont de loin les moyens les plus courants d`indexer les données. Voici quatre fonctions qui vous aident à obtenir des éléments, des lignes et des colonnes à partir d`un DataFrame.

Indexation d`un Dataframe à l`aide de l`opérateur d`indexation []  : < br> L`indexation des opérateurs est utilisée pour faire référence aux crochets suivant un objet. Dans , index_col = "Name" )


# extraction des colonnes à l`aide de l`opérateur d`index

premier = données [ "Âge" ]

imprimer (premier)

Quitter :

Sélection de plusieurs colonnes

Pour sélectionner plusieurs colonnes, il faut passer une liste de colonnes dans la déclaration d`indexation .

# importer le paquet pandas

importer pa n das as pd

# créer une trame de données à partir du fichier CSV

données = pd.read_csv ( "nba.csv" , index_col = " Nom " )

# récupérer plusieurs colonnes à l`aide de l`opérateur d`index

premier = données [[ "Âge" , "Collège" , "Salaire" ]]


premier

Quitter :

Indexation du DataFrame à l`aide de , index_col = "Nom" )

# lecture de la chaîne d`extraction à l`aide de la méthode loc

premier = data .loc [ "Avery Bradley" ]

deuxième = data.loc [ "RJ Hunter" ]

print (premier, "" , deuxième)

Sortie :
Comme indiqué dans l`image de sortie, deux séries ont été renvoyées car il n`y avait qu`un seul paramètre les deux fois.

Sélection plusieurs lignes

Pour sélectionner plusieurs lignes, nous mettons toutes les étiquettes de ligne dans une liste et les passons à la fonction . loc .

importer pandas en tant que pd

# créer une trame de données à partir du fichier CSV

données = pd.read_csv ( "nba.csv" , index_col = "Name" )

# obtenir plusieurs lignes en utilisant la méthode loc

premier = data.loc [[ "Avery Bradley" , " RJ Hunter " ]]

print (premier)

< /tr>

Sortie :

Sélection de deux lignes et trois colonnes

Pour sélectionner deux lignes et trois colonnes, nous sélectionnons les deux lignes nous voulons sélectionner trois colonnes et les placer dans une liste séparée comme celle-ci :

 Dataframe.loc [["row1", "row2"], ["column1", "column2", "column3"] ] 

importer pandas en tant que pd

# créer une trame de données à partir du fichier CSV

données = pd.read_csv ( "nba.csv" , index_col = "Name" )


# extraction deux lignes et trois colonnes en utilisant la méthode loc

first = data.loc [[ "Avery Bradley" , "RJ Hunter" ] ,

[ "Équipe" , "Nombre" , "Position" ]]

imprimer (premier)

Sortie :

Sélection de toutes les lignes et de certaines colonnes

Pour sélectionner toutes les lignes et certaines colonnes, nous utilisons un seul deux-points [:], pour sélectionner toutes les lignes et une liste de certaines des colonnes que nous voulons sélectionner comme suit :

 Dataframe.loc [[ : , ["column1", "column2", "column3"]] 

< tbody>

importer pandas en tant que pd # créer une trame de données à partir du fichier CSV data = pd.read_csv ( "nba.csv" , index_col = "Name" ) # récupérer toutes les lignes et certaines colonnes en utilisant la méthode loc first = data.loc [:, [ "Équipe" , "Numéro" , "Position" ]] print ( premier)

Quitter :

Indexation de DataFrame à l`aide . iloc []  :
Cette fonction nous permet d`obtenir des lignes et des colonnes par position. Pour ce faire, nous devons spécifier les positions des lignes dont nous avons besoin, ainsi que les positions des colonnes dont nous avons besoin. df.iloc est très similaire à df.loc mais n`utilise que des emplacements entiers pour la sélection.

Une seule ligne selection

Pour sélectionner une ligne en utilisant .iloc [] , nous pouvons passer un entier à .iloc [] .

importer pandas en tant que pd # créer une trame de données à partir du fichier CSV données = pd.read_csv ( "nba.csv" , index_col = "Nom" ) # extraction iloc des lignes row2 = data.iloc [ 3 ] imprimer (row2)

Quitter :

, index_col = "Name" )

# obtenir plusieurs lignes en utilisant la méthode iloc

row2 = data.iloc [[ 3 , 5 , 7 ]]

row2

Quitter :

Sélection de deux lignes et deux colonnes

Pour sélectionner deux lignes et deux colonnes, on crée une liste de 2 entiers pour les chaînes et une liste de 2 entiers pour les colonnes, puis on passe la fonction .iloc [] .

import pandas as pd

# créer une trame de données à partir de Fichier CSV

données = pd.read_csv ( "nba.csv" , index_col = "Name" )

# extraction de deux lignes et deux colonnes en utilisant la méthode iloc

row2 = data.iloc [[[ 3 , 4 ], [ 1 , 2 ]]

print (row2)

Quitter :

Sélectionner toutes les lignes et certaines colonnes

Pour sélectionner toutes les lignes et certaines colonnes, nous utilisons un seul deux-points [:], pour sélectionner toutes les lignes, et fo r colonnes, on compose une liste d`entiers puis on passe la fonction .iloc[] .

importer pandas en tant que pd

# créer une trame de données à partir du fichier CSV

données = pd.read_csv ( "nba.csv" , index_col = "Nom" )

# extraction de toutes les lignes et de certaines colonnes à l`aide de la méthode iloc

row2 = data.iloc [:, [ 1 , 2 ]]

print (row2)

Quitter :

Indexation à l`aide de .ix [] as . loc []

Pour sélectionner une ligne, nous mettons une seule étiquette de ligne dans la fonction . ix . Cette fonction agit comme .loc [] si nous passons le libellé de la ligne comme argument à la fonction.

# import pandas package import pandas as pd # créer une trame de données à partir d`un fichier CSV données = pd.read_csv ( " nba.csv " , index_col = "Nom" ) # obtenir une chaîne en utilisant la méthode ix premier = data.ix [ "Avery Bradley" ] imprimer (premier)

Quitter :

Sélection d`une ligne à l`aide de .ix [] as , index_col = "Nom" )

# obtenir une chaîne en utilisant la méthode ix

premier = data.ix [ 1 ]

print (premier)

Quitter :

< figure class = aligncenter amp-wp-inline-71b6f2deb98f54bf23d07f2b79530929>