Индексирование и выбор данных с пандами

Индексирование панд с помощью [] , .loc [] , . iloc [] , Dataframe .loc [] : эта функция используется для меток.

Dataframe.iloc [] : это используется для позиций или целых чисел

Dataframe.ix [] : эта функция используется как для меток, так и для целых чисел.

Вместе они называются индексаторами . Это, безусловно, самые распространенные способы индексации данных. Это четыре функции, которые помогают получать элементы, строки и столбцы из фрейма данных.

Индексирование фрейма данных с помощью оператора индексации [] : < br>Индексация оператора используется для ссылки на квадратные скобки, следующие за объектом. В , index_col = "Name" )


# извлечение столбцов с помощью оператора индекса

first = данные [ "Возраст" ]

print (первый)

Выход:

Выбор нескольких столбцов

Чтобы выбрать несколько столбцов, мы должны передать список столбцов в операторе индексирования .

# импортировать пакет pandas

import pa n das as pd

# создать фрейм данных из файла CSV

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

# выборка нескольких столбцов с помощью оператора индекса

first = data [[ "Возраст" , "Колледж" , "Зарплата" ]]


first

Выход:

Индексирование DataFrame с помощью , index_col = "Имя" )

# извлечь чтение строки с помощью метода loc

first = < /код> <класс кода s = "plain"> data .loc [ "Avery Bradley" ]

second = data.loc [ "RJ Hunter" ]

print (первый, "" , второй)

Вывод:
Как показано на выходном изображении, были возвращены две серии, так как оба раза был только один параметр.

несколько строк

Чтобы выбрать несколько строк, мы помещаем все метки строк в список и передаем их функции . loc .

import pandas as pd

# создать фрейм данных из файла CSV

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

# получить несколько строк с помощью метода loc

first = data.loc [[ "Эйвери Брэдли" , " RJ Hunter " ]]

print (первый)

< /tr>

Вывод:

Выбор двух строк и трех столбцов

Чтобы выбрать две строки и три столбца, мы выбираем две строки мы хотим выбрать три столбца и поместить их в отдельный список следующим образом:

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

import pandas as pd

# создать фрейм данных из файла CSV

data = pd.read_csv ( "nba.csv" < класс кода = "обычный">, index_col <класс кода = "ключевое слово"> = "Name" )

# извлечение две строки и три столбца с использованием метода loc

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

[ "Команда" , "Число" , "Position" ]]

print (first)

Вывод:

Выбор всех строк и некоторых столбцов

Чтобы выбрать все строки и некоторые столбцов, мы используем одно двоеточие [:], для выбора всех строк и список некоторых столбцов, которые мы хотим выбрать следующим образом:

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

< tbody>

import pandas as pd # создать фрейм данных из файла CSV данные = pd.read_csv ( "nba.csv" , index_col = "Name" ) <код с lass = " comments "> # выборка всех строк и некоторых столбцов с помощью метода loc first = data.loc [:, [ "Команда" , "Число" , "Позиция" ]] print ( сначала)

Выход:

Индексирование кадра данных с использованием . iloc [] :
Эта функция позволяет нам получать строки и столбцы по положению. Для этого нам нужно указать позиции нужных нам строк, а также позиции нужных нам столбцов. df.iloc очень похож на df.loc , но использует для выбора только целые ячейки.

Одна строка выбор

Чтобы выбрать одну строку с помощью .iloc [] , мы можем передать одно целое число в .iloc [] .

import pandas as pd # создать фрейм данных из файла CSV data = pd.read_csv ( "nba.csv" , index_col = "Имя" ) # iloc извлечение строк row2 = data.iloc [ 3 ] печать (row2)

Выход:

, index_col = "Name" )

# получение нескольких строк с помощью метода iloc

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

row2

Выход:

Выбор двух строк и двух столбцов

Чтобы выбрать две строки и два столбца, мы создаем список из 2 целых чисел для строк и список из 2 целых чисел для столбцов, а затем передаем функцию .iloc[] .

import pandas as pd

# создать фрейм данных из CSV-файл

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

# извлечение из двух строк и двух столбцов с использованием метода iloc

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

print (row2)

Выход:

Выберите все строки и некоторые столбцы

Чтобы выбрать все строки и некоторые столбцы, мы используем одно двоеточие [:], для выбора всех строк, а для r столбцов, мы составляем список целых чисел и затем передаем функцию .iloc[] .

import pandas as pd

# создать фрейм данных из файла CSV

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

# извлечение всех строк и некоторых столбцов с помощью метода iloc

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

print (row2)

Выход:

Индексирование с использованием .ix [] as .loc[]

Чтобы выбрать одну строку, мы помещаем метку одной строки в функцию .ix . Эта функция действует как .loc [] если мы передаем метку строки в качестве аргумента функции.

# импортировать пакет pandas import pandas as pd # создать фрейм данных из файла CSV data = pd.read_csv ( " nba.csv " , index_col = "Name" ) # получение строки методом ix first = data.ix [ "Эйвери Брэдли" ] print (первый)

Выход:

Выбор одной строки с помощью .ix [] as , index_col = "Name" )

# получение строки методом ix

first = data.ix [ 1 < класс кода ="p lain">]

print (первый)

Выход:

< класс фигуры = aligncenter amp-wp-inline-71b6f2deb98f54bf23d07f2b79530929>