Pandas Access Row według indeksu

„Pandy to biblioteka; Możemy powiedzieć, że jest to biblioteka „open source” zaprojektowana przede wszystkim do wydajnego i logicznego poruszania się z danymi relacyjnymi lub oznaczonymi. Oferuje szereg struktur informacyjnych i procedur pracy z szeregami czasowymi i informacjami ilościowymi. Biblioteka Numpy służy jako podstawa tej biblioteki. Pandy jest szybkie i oferuje swoim użytkownikom wyjątkową wydajność i wydajność. Mamy ramy danych w „Pandy”, które przechowują dane w formie tabelary. Dostęp do wierszy za pomocą indeksu oznacza uzyskanie wszystkich danych żądanego wiersza poprzez umieszczenie jego wartości indeksu. W tym samouczku uzyskamy dostęp do wierszy według indeksu i wyjaśnimy tutaj, które metody są używane do dostępu do wierszy według pandy."

Metody uzyskiwania dostępu do wiersza według indeksu w pandy

„Pandy” zapewnia dwie różne metody dostępu do wierszy według indeksu. Omówimy te metody tutaj w tym przewodniku, a te metody to:

• Metoda loc [].
• metoda ILOC [].

Wykonajmy niektóre kody i wykorzystamy obie metody osobno i sprawdź wyniki wykorzystania tych metod w „Pandzie”.

Przykład 01: Korzystanie z DataFrame.Metoda loc []

Otwieramy aplikację „Spyder” do wykonania tych przykładów, które są prezentowane tutaj w tym samouczku. Zaczynamy od naszego pierwszego kodu, importując „pandy jako PD”, co jest najważniejszą częścią tutaj. Uzyskamy dostęp do funkcji „pandy”, po prostu pisząc „PD”. Teraz utworzyliśmy ramkę danych i umieściliśmy w niej kilka wierszy i kolumn. Nazwa tej formy danych to „raport” tutaj.

Mamy polecenie dodania niektórych danych i umieszczamy „serial_no” jako pierwszą nazwę kolumny i dodać „1”, „2”, „3”, „4” i „5” do tej kolumny „serial_no”. Następnie dodaliśmy kolumnę „Studenci”, a tutaj mamy „Smith”, „Jack”, „Joseph”, „Robert” i „Cherry” w tej kolumnie. Następna kolumna nazywa się „Nauczyciele” i dodaliśmy „Mia”, „Thomas”, „Emma”, „Charles” i „Olivia”. Teraz pojawia się kolumna „podmiot” i w tym dodajemy „angielski”, „matematyki”, „it”, „nauki” i „społeczne” jako tematy. A ostatnią kolumną, którą mamy, to kolumna „credit_hrs”. Umieściliśmy „3”, „4”, „4”, „5” i „6” w kolumnie „credit_hrs”. I przekonwertuj wszystkie te dane na poniższą ramę danych, umieszczając „PD.DataFrame ”i przechowywanie go w nowej zmiennej o nazwie„ Raport1 ”. Następnie drukujemy ten „raport1” na ekranie konsoli, wykorzystując „print ()”. Teraz ustawiamy „indeks” w tej formie danych, wykorzystując metodę „set_index”.

Tutaj wybieramy „serial_no” jako indeks. Poniżej wykorzystujemy „DataFrame.Metoda LOC ”do uzyskania żądanych wierszy. Tutaj umieszczamy nazwę DataFrame, którym jest „Raport. Wybieramy „2” z „seriala_no”, ponieważ chcemy wybrać wiersz, którego „serial_no” to „2”. I przechowujemy ten rząd w zmiennej „wyniku”. Następnie mamy „druk” do renderowania tego wiersza na ekranie konsoli „Spyder”.

Po prostu naciskamy „Shift+Enter” i otrzymujemy ten wynik kodu. Tutaj wybiera wiersz, którego „serial_no” to „2”, a ten rząd zawiera „Jack”, „Thomas”, „Maths” i „4”. Uzyskamy dostęp do tego wiersza, wykorzystując „DataFrame.Metoda LOC ”.

Przykład 02

Ponownie używamy powyższego kodu, ale w tym przykładzie wybierzemy więcej niż jeden wiersz, używając „DataFrame.Metoda LOC ”. TworzymyFrame DataFrame, a po wydrukowaniu DataFrame ustawiamy indeks. Następnie umieściliśmy dwa kwadratowe nawiasy i umieściliśmy dwa różne „Credit_hrs” w tych kwadratowych nawiasach, jak pokazano. Tutaj dodamy „3, 5”, aby zwróci dane dwóch wierszy, których „credit_hrs” to „3” i „4”. Przechowujemy oba wiersze w zmiennej „RSLT”, a następnie drukujemy je za pomocą „print ()”.

Ten wynik pokazuje, że otrzymujemy tutaj dwa rzędy. „Credit_hrs” z pierwszego wiersza, do którego tutaj uzyskujemy dostęp, to „3”, a drugi to „5”, ponieważ wybraliśmy „3” i „4” credit_hrs do dostępu do tych dwóch wierszy.

Przykład 03: Korzystanie z DataFrame.metoda ILOC []

Tutaj zaczynamy ten kod i importujemy „Pandy jako PD”. Nazwa DataFrame to „Stock” w tym przypadku. Zostajemy poinstruowani, aby dodać niektóre dane, więc nazywamy pierwszą kolumnę jako „Elementy” i wprowadzamy „mleko”, „Sponch”, „Ball”, „Rubber” i „Puff” w tej kolumnie „Elementy”. Następnie dodaliśmy kolumnę „Pryweria”, w której dołączamy „wskaźnik”, „rejestr”, „zmywacza”, „atrament” i „marker”. Kolumna „jakości” jest następna i dodajemy wartości jakości jako „dobre”, „najlepsze”, „super”, „przeciętne” i „dobre” do tego.

Wyświetlamy „zapas” z obsługą instrukcji „print ()”. Teraz jest „DataFrame.metoda ILOC [] ”poniżej i umieszczamy wartość indeksu„ 2 ”do uzyskania wiersza 2 wiersza i zapisywania go jako zmiennej„ danych ”. Następnie mamy „print ()”, który renderuje ten rząd na terminalu „Spyder”.

Indeks 2 wiersz zawiera trzy wartości, które są „piłką”, „zmywacza” i „super”. Tak więc uzyskuje dostęp do tego wiersza i renderuje poniżej.

Przykład 04

Aktualizacja Przykład 3 tutaj i wybierz dwie wartości indeksu dostępu do trzech wierszy. „Produkt” DataFrame jest tutaj tworzona z tymi samymi danymi, co w przykładzie 3, a także renderuje to. Tutaj wybieramy trzy różne wartości indeksu i umieszczamy je w dwóch kwadratowych nawiasach. Wartości indeksu „0”, „2” i „4”. Tak więc te trzy wiersze są wybierane i przechowywane w zmiennej „Data1”. Renderujemy wszystkie trzy wiersze również, umieszczając tutaj funkcję „print ()”.

Najpierw możesz zobaczyć pełną ramkę danych, a poniżej możesz zauważyć, że drukuje wybrane wiersze, gdy uzyskujemy dostęp do tych trzech wierszy, zużywając „DataFrame.metoda ILOC [] ”.

Przykład 05

Ponownie mamy tutaj w tym kodzie z nazwą „sprzedaż”. Po wyświetleniu tego „sprzedaży” DataFrame bezpośrednio umieszczamy „DataFrame.Metoda ILOC ”w instrukcji drukowania. Tak więc będzie dostępny, a także wydrukuje dostęp do dostępu. Tutaj wykorzystuje się „: 3”, co oznacza, że ​​uzyskujemy dostęp do pierwszych trzech rzędów tutaj.

Dane wyjściowe renderuje całą ramkę danych, a także pierwsze trzy rzędy poniższej ramki danych, ponieważ uzyskaliśmy te trzy wiersze, definiując je w „DataFrame.metoda ILOC [] ”.

Przykład 06

W tym kodzie uzyskamy dostęp do alternatywnych wierszy. Po zdefiniowaniu i wydrukowaniu oryginalnej ramki danych umieszczamy „DataFrame.Metoda ILOC ”jako parametr instrukcji drukowania i ustaw w nim„ [:: 2] ”, która reprezentuje, że chcemy uzyskać dostęp do alternatywnych wierszy z tego danego zestawu danych. Dostęp do alternatywnych wierszy, a także wydrukuje je na terminalu.

Spójrz na to dane wyjściowe i sprawdź, czy po wyświetleniu pełnej ramki danych uzyskuje dostęp do alternatywnych wierszy z tej formy danych i wyświetla je poniżej oryginalnej ramki danych.

Wniosek

Napisaliśmy ten samouczek, aby pomóc Ci zrozumieć, jak „uzyskać dostęp do wierszy według indeksu” w „Pandy”. Zdefiniowaliśmy tutaj dwie metody, które są „DataFrame.Metoda loc [] ”i„ DataFrame.Metoda ILOC [] ”, a także wykonała wiele przykładów, w których wykorzystujemy zarówno metody, jak i wiersze uzyskują dostęp do różnych sposobów. Renderowaliśmy również wyjścia wraz z skryptami kodu. Wyjaśniliśmy tutaj każdy kod tutaj. Mam nadzieję, że łatwo nauczysz się, jak uzyskać dostęp do wierszy według indeksu i które metody są używane do dostępu do wierszy według indeksu w „Pandy”.