Python?Panda中索引和選擇?series?的數(shù)據(jù)
前言:
pandas 中的索引意味著只需從系列中選擇特定數(shù)據(jù)。索引可能意味著選擇所有數(shù)據(jù),其中一些數(shù)據(jù)來自特定列。索引也可以稱為子集選擇。
使用索引運算符索引系列[]:索引運算符用于引用對象后面的方括號。和索引器.loc
還.iloc
使用索引運算符進行選擇。在這個索引運算符中要引用 df[ ]。
# importing pandas module import pandas as pd # 制作數(shù)據(jù)框 df = pd.read_csv("nba.csv") ser = pd.Series(df['Name']) data = ser.head(10) data
現(xiàn)在我們使用索引運算符 [ ] 訪問系列的元素。
# 使用索引運算符 data[3:6]
輸出:
索引 series 使用.loc[ ]:此函數(shù)通過引用顯式索引來選擇數(shù)據(jù)。df.loc
索引器以不同于索引運算符的方式選擇數(shù)據(jù)。它可以選擇數(shù)據(jù)子集。
# importing pandas module import pandas as pd # 制作數(shù)據(jù)框 df = pd.read_csv("nba.csv") ser = pd.Series(df['Name']) data = ser.head(10) data
現(xiàn)在我們使用.loc[]函數(shù)訪問系列的元素。
# 使用 .loc[] 函數(shù) data.loc[3:6]
輸出:
索引 series 使用.iloc[ ]:此功能允許我們按位置檢索數(shù)據(jù)。為此,我們需要指定所需數(shù)據(jù)的位置。索引器df.iloc
非常相似,df.loc
但僅使用整數(shù)位置進行選擇。
# importing pandas module import pandas as pd # 制作數(shù)據(jù)框 df = pd.read_csv("nba.csv") ser = pd.Series(df['Name']) data = ser.head(10) data
現(xiàn)在我們使用.iloc[]
函數(shù)訪問 Series 的元素。
# 使用 .iloc[] 函數(shù) data.iloc[3:6]
輸出 :
到此這篇關(guān)于Python Panda中索引和選擇 series 的數(shù)據(jù)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python series 數(shù)據(jù)內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!
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