Indexando e selecionando dados com pandas

Indexando pandas usando [] , .loc [] , . iloc [] , Dataframe .loc [] : esta função é usada para rótulos.

Dataframe.iloc [] : isso função é usada para posições ou inteiros

Dataframe.ix [] : esta função é usada para rótulos e inteiros.

Coletivamente, eles são chamados de indexadores . Essas são, de longe, as formas mais comuns de indexar dados. Estas são quatro funções que ajudam você a obter elementos, linhas e colunas de um DataFrame.

Indexar um Dataframe usando o operador de indexação [] : < br>A indexação de operador é usada para se referir a colchetes após um objeto. Em , index_col = "Nome" )


# extraindo colunas usando o operador de índice

primeiro = dados [ "Idade" ]

print (primeiro)

Sair:

Selecionando várias colunas

Para selecionar várias colunas, devemos passar uma lista de colunas na instrução de indexação .

# importa pacote pandas

import pa n das as pd

# cria data frame do arquivo CSV

dados = pd.read_csv ( "nba.csv" code> , index_col = " Nome " )

# busca várias colunas usando o operador de índice

primeiro = dados [[ "Idade" , "Faculdade" , "Salário" ]]


primeiro

Sair:

Indexação do DataFrame usando , index_col = "Nome" )

# extrai a leitura de string usando o método loc

primeiro = data .loc [ "Avery Bradley" ]

segundo = data.loc [ "RJ Hunter" ]

print (primeiro, "" , segundo)

Saída:
Como mostrado na imagem de saída, duas séries foram retornadas, pois havia apenas um parâmetro nas duas vezes.

Selecionando várias linhas

Para selecionar várias linhas, colocamos todos os rótulos de linha em uma lista e os passamos para a função . loc .

import pandas as pd

# cria data frame do arquivo CSV

data = pd.read_csv ( "nba.csv" , index_col = "Nome" )

# obtém várias linhas usando o método loc

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

print (primeiro)

< /tr>

Saída:

Selecionando duas linhas e três colunas

Para selecionar duas linhas e três colunas, selecionamos as duas linhas queremos selecionar e três colunas e colocá-las em uma lista separada como esta:

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

import pandas como pd

# cria quadro de dados do arquivo CSV

dados = pd.read_csv ( "nba.csv" , index_col = "Nome" )


# extração duas linhas e três colunas usando o método loc

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

[ "Equipe" , "Número" , "Posição" ]]

print (primeiro)

Saída:

Selecionando todas as linhas e algumas colunas

Para selecionar todas as linhas e algumas colunas, usamos dois pontos [:], para selecionar todas as linhas e uma lista de algumas das colunas que desejamos selecionar da seguinte forma:

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

< tbody>

import pandas as pd # cria data frame a partir de arquivo CSV data = pd.read_csv ( "nba.csv" , index_col = "Nome" ) # busca todas as linhas e algumas colunas usando o método loc first = data.loc [:, [ "Equipe" , "Número" , "Posição" ]] print ( primeiro)

Sair:

Indexando DataFrame usando . iloc [] :
Esta função nos permite obter linhas e colunas por posição. Para fazer isso, precisamos especificar as posições das linhas que precisamos, bem como as posições das colunas que precisamos. df.iloc é muito semelhante a df.loc , mas usa apenas locais inteiros para seleção.

Linha única seleção

Para selecionar uma linha usando .iloc [] , podemos passar um inteiro para .iloc [] .

import pandas as pd # cria data frame do arquivo CSV dados = pd.read_csv ( "nba.csv" , index_col = "Nome" ) # extração iloc de linhas linha2 = data.iloc [ 3 ] imprimir (linha2)

Sair:

, index_col = "Name" )

# obtendo várias linhas usando o método iloc

linha2 = data.iloc [[ 3 , 5 , 7 ]]

linha2

Sair:

Selecionando duas linhas e duas colunas

Para selecionar duas linhas e duas colunas, criamos uma lista de 2 inteiros para strings e uma lista de 2 inteiros para colunas, e então passamos a função .iloc [] .

import pandas as pd

# cria data frame de Arquivo CSV

dados = pd.read_csv ( "nba.csv" , index_col = "Nome" )

# extração de duas linhas e duas colunas usando o método iloc

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

print (row2)

Sair:

Selecione todas as linhas e algumas colunas

Para selecionar todas as linhas e algumas colunas, usamos dois pontos [:], para selecionar todas as linhas e fo r colunas, compomos uma lista de inteiros e então passamos a função .iloc [] .

import pandas as pd

# cria data frame do arquivo CSV

dados = pd.read_csv ( "nba.csv" , index_col = "Nome" )

# extração de todas as linhas e algumas colunas usando o método iloc

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

print (row2)

Sair:

Indexação usando .ix [] as . loc []

Para selecionar uma linha, colocamos um rótulo de linha única na função . ix . Essa função funciona como .loc [] se passarmos o rótulo da linha como um argumento para a função.

# importar pacote pandas importar pandas as pd # cria data frame do arquivo CSV dados = pd.read_csv ( " nba.csv " , index_col = "Nome" ) # obtendo uma string usando o método ix primeiro = data.ix [ "Avery Bradley" ] print (primeiro)

Sair:

Selecionando uma linha usando . ix [] como code> , index_col = "Nome" )

# obtendo uma string usando o método ix

primeiro = data.ix [ 1 ]

print (primeiro)

Sair:

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