Рубрики

Python | Извлечение строк с помощью Pandas .iloc []

Python — отличный язык для анализа данных, в первую очередь благодаря фантастической экосистеме пакетов Python, ориентированных на данные. Pandas является одним из таких пакетов и значительно упрощает импорт и анализ данных.

Панды предоставляют уникальный метод для извлечения строк из фрейма данных. Dataframe.iloc[] используется, когда метка индекса фрейма данных является чем-то отличным от числовой серии 0, 1, 2, 3… .n или если пользователь не знает метку индекса. Строки могут быть извлечены с использованием воображаемой позиции индекса, которая не видна во фрейме данных.

Syntax: pandas.DataFrame.iloc[]

Parameters:
Index Position: Index position of rows in integer or list of integer.

Return type: Data frame or Series depending on parameters

Чтобы загрузить CSV, использованный в коде, нажмите здесь.

Пример # 1: Извлечение одной строки и сравнение с .loc []

В этом примере одна и та же строка порядкового номера извлекается и .iloc [], и .loc [] методом и сравнивается. Поскольку столбец индекса по умолчанию является числовым, следовательно, метка индекса также будет целым числом.

# импорт пакета панд

import pandas as pd

  
# создание фрейма данных из CSV-файла

data = pd.read_csv("nba.csv")

  
# извлечение строк методом loc

row1 = data.loc[3]

  
# извлечение строк методом iloc

row2 = data.iloc[3]

  
# проверка, равны ли значения

row1 == row2

Выход:
Как показано на выходном изображении, результаты, возвращаемые обоими методами, одинаковы.

Пример № 2: Извлечение нескольких строк с индексом

В этом примере несколько строк извлекаются сначала путем передачи списка, а затем путем передачи целых чисел, чтобы извлечь строки между этим диапазоном. После этого оба значения сравниваются.

# импорт пакета панд

import pandas as pd

  
# создание фрейма данных из CSV-файла

data = pd.read_csv("nba.csv")

  
# извлечение строк методом loc

row1 = data.iloc[[4, 5, 6, 7]]

  
# извлечение строк методом loc

row2 = data.iloc[4:8]

  
# сравнение значений

row1 == row2

Выход:
Как показано на выходном изображении, результаты, возвращаемые обоими методами, одинаковы. Все значения истинны, кроме значений в столбце колледжа, так как это были значения NaN.

Рекомендуемые посты:

Python | Извлечение строк с помощью Pandas .iloc []

0.00 (0%) 0 votes