Pandas DataFrame Loc
Składnia:
# Ramka danych.loc
Przykład 1:
Podczas wykonywania kodu panda, najpierw importujemy funkcję pandas jako „PD” w aplikacji „Spyder”. Otrzymujemy funkcję lub metody pandy, które potrzebujemy używania „PD” zamiast „pandy”. Tworzymy tutaj ramkę danych, która jest „boys_df”. „PD” jest tutaj wykorzystywane, ponieważ ramka danych jest metodą „pand”. Nazwa kolumny umieszczamy jako nagłówek tej kolumny i umieszczamy wartości we wszystkich kolumnach.
Tutaj pierwsza kolumna „Boys_df” to „B_Height”, w którym wkładamy wysokość chłopców. Te wysokości to „5.5, 6.0, 5.7, 5.8, 5.4, 6 i 5.9 ”. Druga kolumna „Boys_df” to „B_Name”, która zawiera nazwiska chłopców. Nazwiska chłopców, których tutaj wstawiamy, to „Sam, Rishi, Alexander, Robin, Thomas, Samuel i Taylor”. Następną kolumną, którą mamy w „Boys_DF”, jest „B_AGE”, który zawiera wiek chłopców - „19, 25, 27, 18, 21, 22 i 28”. Dodajemy trzy kolumny w danych „boys_df”.
Ustawiamy również wartości indeksu rzędów „chłopięce_df”. Te wartości indeksu to „R#1, R#2, R#3, R#4, R#5, R#6 i R#7”. Wartości te pojawiają się jako indeks każdego wiersza, ponieważ ustawiamy te wartości jako „boys_df.indeks". Teraz pokazujemy ten „boys_df” na konsoli. Używamy tutaj funkcji „print ()”. Nie stosujemy ramki danych.Metoda LOC jeszcze, więc cała ramka danych jest pokazana w konsoli Sypder.
Po naciśnięciu przycisku „Shift+ Enter”, wyjście, które otrzymujemy, jest pokazane tutaj. Wszystkie kolumny i rzędy DataFrame pojawiają się na wyjściu, gdy drukowaliśmy tutaj całą ramkę danych „Boys_df”. Teraz stosujemy ramkę danych.Metoda LOC do tego „boys_df”, która następuje:
Właśnie umieściliśmy nazwę DataFrame i metodę LOC jako „chłopię.loc ”. Uzyskujemy dostęp tylko do jednej wartości od chłopców. Wspominamy o wartości indeksu wiersza i nazwy kolumny, której wartość chcemy uzyskać. Umieszczamy „R#2”, która jest wartością indeksu wiersza i „B_Name” jako nazwy kolumny. Dostęp do wartości, która pojawia się w tej komórce. Przechowujemy tę wartość w „chłopcu” i drukujemy tę wartość na konsoli.
Wartość pojawia się w komórce, której indeks wierszy to „R#2”. Nazwa kolumny „B_Name” jest wyświetlana na ekranie konsoli. Otrzymujemy tę wartość „rishi” za pomocą „DataFrame.Metoda LOC ”.
Przykład 2:
W naszym drugim przykładzie, po zaimportowaniu metod „pandy” jako „PD”, tworzymy ramkę danych, gdy umieszczamy „PD.Ramka danych". Ta konstrukcja danych nazywa się „Customer_df”. Zawiera odrębne kolumny, które są „nazwą CUST_, CUST_LOCATION, PRODUCT_ID i DIC_PER”. Wszystkie są nazwy każdej kolumny, którą utworzyliśmy w tym ramie danych. Nazwy klientów umieszczamy w kolumnie „Cust_name”, jaką są „Joseph, Jacob, Edward, Ronica, Ryan, Simon, Nick, Patrick i John”. Dodajemy lokalizację każdego klienta, którym to „Delhi, Banglore, Pune, Delhi, Baljiam, Birmingham, Meksyk, Kanada i Nowy Jork” w kolumnie „Cust_Location”.
Następnie pojawia się kolumna „Product_id”, która zawiera identyfikator produktów jako „B112, B1213, B2214, B1255, B1116, B797, B7620, B3490 i B2912”. Ostatnia kolumna, którą mamy w „Customer_df”, to „Dis_per”, w którym wstawiamy odsetek ceny rabatowej, które wynoszą „2%, 3%, 10%, 5%, 4%, 1%, 7%, 8%, i 2%”. Rama danych jest zakończona. Ustawiamy indeks wierszy, inicjując zmienną „indeks_” z wartościami indeksu. Wartości te wahają się od „R1 do R9”, jak pokazano.
Teraz dodaj te indeksy do ramki danych, umieszczając „Customer_df.indeks ”poniżej. Następnie wyświetl „Customer_df”. Indeksy te są wstawiane do tego DataFrame. Teraz musimy uzyskać dostęp tylko do dwóch kolumn z tego DataFrame. W tym celu wykorzystujemy metodę „LOC” i umieszczamy nazwy obu kolumn, do których chcemy uzyskać dostęp z tego „klienta_df”. Kolumny, do których tutaj uzyskujemy dostęp, to „CUST_NAME i DIS_PER”. Przechowuj te dwie kolumny w zmiennej „klienta”. Wyświetl tylko te kolumny, które otrzymujemy, stosując metodę „LOC”.
Istnieją cztery kolumny w ramce danych, jak pokazano na poniższej ilustracji. Uzyskujemy dostęp do dwóch kolumn z tego DataFrame, który jest również wyświetlany poniżej tego DataFrame. Uzyskamy dostęp do tych kolumn za pomocą metody „LOC”.
Przykład 3:
Tutaj tworzymy zagnieżdżoną listę o nazwie „Account_holder_list”. Zawiera „ah_country”, który ma w sobie nazwę kraju. „Korzystanie z rachunku” zawiera nazwiska posiadaczy rachunków, które to „Callahan, Finchley, Farnham, Fuller, Bromley, Coghill i Fuller”. „Konto_no” zawiera numer konta posiadaczy rachunków, które są „253448, 120849, 272450, 234525, 294439 i 201501”.
Następnie dodajemy „członek”, w którym dodajemy miesiąc i rok członków jako „czerwca 2020, lipca 2021 r., Maj 2022, sierpień 2022, styczeń 2022, maj 2022, grudzień 2021”. Następnie tworzymy kolumnę „New_amount” i wstawiamy kwoty, które wynoszą „180 USD, 260 USD, 190 USD, 550 USD, 450 USD, 320 USD i 500 USD”. Dodajemy również indeks jako „R_1, R_2, R_3, R_4, R_5, R_6 i R_7”. Teraz konwertujemy „Conccol_holder_list” na „ConcT_holder_df”, wykorzystując metodę PandaS. Dostosuj indeksy wierszy do tego „ConcT_holder_df”.
Renderujemy „ConcT_holder_df”. Następnie uzyskujemy dostęp do wierszy, wspominając zakres wierszy. Chcemy uzyskać cztery rzędy, które wahają się od „R_2: R_5”. Umieszczamy ten zakres w metodzie „LOC”. Dostęp do wierszy „R_2, R_3, R_4 i R_5”. Renderować je na konsoli, gdy umieszczamy tę metodę w instrukcji drukowania.
Cała ramka danych zawiera wiersze od „R_1” do „R_7”. Jak widać, uzyskuje dostęp tylko do czterech rzędów poniżej tego danych danych, których zakres jest wspomniany w metodzie „LOC”. Renderuje również te rzędy tutaj w konsoli. Tak samo jak to możemy również uzyskać dostęp do kolumn, wspominając zakres kolumn w metodzie „LOC”.
Wniosek
Ten przewodnik został napisany dla Ciebie, więc dowiesz się, jak działa ta metoda „LOC” i jak korzystać z tej metody „LOC” w pandy. Wyjaśniliśmy tę metodę „LOC” i przedstawiliśmy praktyczną demonstrację metody „LOC”, wykorzystując tę metodę w naszym kodzie Pandy. Pokazaliśmy dane wyjściowe wraz ze skryptem kodowym. Omówiliśmy, że metoda „LOC” pomaga nam uzyskać dostęp do wiersza lub kolumny lub dowolnej wartości. Mamy nadzieję, że ten przewodnik jest łatwy do nauczenia się i zrozumienia, ponieważ wszystkie koncepcje i kody zostały wyjaśnione tutaj szczegółowo.