Pandas Access Row by Index

„Pandas ist eine Bibliothek; Wir können sagen, dass es sich um eine „Open-Source“ -Bibliothek handelt. Es bietet eine Reihe von Informationsstrukturen und -verfahren für die Arbeit mit Zeitreihen und quantitativen Informationen. Die Numpy -Bibliothek dient als Grundlage für diese Bibliothek. Pandas ist schnell und bietet seinen Benutzern eine außergewöhnliche Leistung und Effizienz. Wir haben Datenrahmen in „Pandas“, die Daten in tabellarischer Form speichern, und können auch in "Pandas" nach ihren Indexwerten zugreifen. Zugriff auf Zeilen mit Index bedeutet, dass Sie alle Daten der gewünschten Zeile erhalten, indem Sie ihren Indexwert einsetzen. In diesem Tutorial zugreifen wir auf die Zeilen mit dem Index und erläutern hier, welche Methoden zum Zugriff auf Zeilen nach Index in Pandas verwendet werden.”

Methoden zum Zugriff auf Zeile nach Index in Pandas

"Pandas" bietet zwei verschiedene Methoden zum Zugriff auf die Zeilen mit dem Index. Wir werden diese Methoden hier in diesem Leitfaden diskutieren, und diese Methoden sind:

• LOC [] Methode.
• Iloc [] Methode.

Lassen Sie uns einige Codes durchführen und beide Methoden separat verwenden und die Ergebnisse der Verwendung dieser Methoden in „Pandas“ überprüfen.

Beispiel 01: Verwenden von DataFrame.LOC [] Methode

Wir eröffnen die "Spyder" -App für diese Beispiele, die hier in diesem Tutorial vorgestellt werden. Wir beginnen mit unserem ersten Code hier, indem wir die „Pandas als PD“ importieren, was hier der wichtigste Teil ist. Wir werden auf die Funktion „Pandas“ zugreifen, indem wir einfach „PD“ schreiben. Jetzt haben wir einen Datenrahmen erstellt und einige Zeilen und Spalten hineingelegt. Der Name dieses Datenrahmens ist hier "Bericht".

Wir sind angewiesen, einige Daten hinzuzufügen, und setzen "Serial_No" als erster Spaltenname und "1", "2", "3", "4" und "5" zu dieser Spalte "Serial_NO" hinzu. Danach haben wir die Kolumne "Schüler" hinzugefügt, und hier haben wir in dieser Kolumne "Smith", "Jack", "Joseph", "Robert" und "Cherry". Die nächste Kolumne heißt "Lehrer", und wir haben "Mia", "Thomas", "Emma", "Charles" und "Olivia" hinzugefügt. Jetzt kommt die Spalte "Subjekt", und in diesem fügen wir "Englisch", "Mathematik", "es", "Naturwissenschaften" und "sozial" als das Thema hinzu. Und die letzte Spalte, die wir haben, ist die Spalte "Credit_hrs". Wir geben "3", "4", "4", "5" und "6" in die Spalte "credit_hrs". Und konvertieren Sie alle diese Daten in den unten stehenden Datenrahmen, indem Sie „PD“ setzen.DataFrame ”und Speichern in einer neuen Variablen mit dem Namen" Report1 ". Danach drucken wir diesen Datenrahmen "Report1" auf dem Konsolenbildschirm mit "print ()" auf dem Bildschirm "print ()". Jetzt setzen wir den "Index" in diesem Datenrahmen, indem wir die Methode "set_index" verwenden.

Hier wählen wir "serial_no" als Index. Darunter verwenden wir den „DataFrame.LOC ”-Methode zum Erhalten der Zeilen, die wir wollen. Hier setzen wir den Namen des Datenrahmens, das "Report1" lautet. Wir wählen "2" aus dem "serial_no" aus, weil wir die Zeile auswählen wollen, deren "serial_no" "2" ist. Und wir speichern diese Reihe in der Variablen "Ergebnis". Danach haben wir "gedruckt", um diese Zeile auf dem Konsolenbildschirm von "Spyder" zu rendern.

Wir drücken einfach "Shift+Enter" und erhalten dieses Ergebnis des Codes. Hier wählt es die Zeile aus, deren "serial_no" "2" ist, und diese Zeile enthält "Jack", "Thomas", "Maths" und "4". Wir greifen auf diese Zeile zu, indem wir den „DataFrame" verwenden.loc ”Methode.

Beispiel 02

Wir verwenden den obigen Code erneut, aber in diesem Beispiel werden wir mehr als eine Zeile mit dem „DataFrame verwenden.loc ”Methode. Wir erstellen DataFrame und nach dem Drucken des DataFrame setzen wir den Index fest. Dann setzen wir zwei Quadratklammern und platzierten zwei verschiedene „Credit_HRs“ in diese quadratischen Klammern, wie gezeigt. Hier fügen wir "3, 5" hinzu, sodass Daten von zwei Zeilen zurückgegeben werden, deren "Credit_HRs" "3" und "4" sind, und "4" sind. Wir speichern beide Zeilen in der Variablen "RSLT" und drucken sie dann mit "print ()".

Dieses Ergebnis zeigt, dass wir hier zwei Reihen bekommen. Die "Credit_HRs" der ersten Zeile, auf die wir hier zugreifen.

Beispiel 03: Verwenden von DataFrame.Iloc [] Methode

Hier starten wir diesen Code und importieren die "Pandas als PD". Der Name des DataFrame ist in diesem Fall "Lager". Wir werden angewiesen, einige Daten hinzuzufügen, daher nennen wir die erste Spalte als "Elemente" und betreten die "Milch", "Sponch", "Ball", "Gummi" und "Puff" in diese "Element" -Salbe. Danach fügten wir die Spalte "Briefpapier" hinzu, in der wir "Zeiger", "Register", "Entferner", "Tinte" und "Marker" enthalten. Die Spalte „Qualität“ ist als nächst.

Wir zeigen die „Lager“ mit Unterstützung der Erklärung „Print ()“ an. Jetzt gibt es den „DataFrame.ILOC [] ”-Methode unten, und wir platzieren den Indexwert„ 2 “für das Erhalten der Index 2 -Zeile und speichern sie als" Daten "-Variable. Danach haben wir eine "print ()", die diese Zeile am Terminal des "Spyders" macht.

Die Index 2 -Zeile enthält drei Werte, die "Ball", "Entferner" und "superb" sind. Es greift also auf diese Zeile zu und rendert unten.

Beispiel 04

Aktualisieren Sie Beispiel 3 hier und wählen Sie zwei Indexwerte für den Zugriff auf drei Zeilen aus. Der Datenrahmen „Produkt“ wird hier mit den gleichen Daten wie in Beispiel 3 erstellt und macht dies auch auf. Wir wählen hier drei verschiedene Indexwerte und setzen sie in zwei Quadratklammern ein. Wir wählen "0", "2" und "4" Indexwerte. Diese drei Zeilen werden also in der Variablen „Data1“ ausgewählt und gespeichert. Wir rendern auch alle drei Zeilen, indem wir die Funktion „print ()“ hier einstellen.

Zunächst können Sie den vollständigen DataFrame sehen und unten beobachten, dass die ausgewählten Zeilen druckt, wenn wir auf diese drei Zeilen zugreifen, indem wir den „DataFrame“ konsumieren.Iloc [] ”Methode.

Beispiel 05

Wir haben hier in diesem Code wieder einen Datenrahmen mit dem Namen "Verkauf". Nachdem wir diesen "Verkaufs" -Datenrahmen angezeigt haben, setzen wir den "DataFrame" direkt ein.Iloc ”-Methode in der Druckanweisung. Daher wird es auf die zugegriffenen Zeilen zugreifen und auch drucken. Hier wird „: 3“ verwendet, was bedeutet, dass wir hier auf die ersten drei Zeilen zugreifen.

Die Ausgabe macht den gesamten Datenrahmen sowie die ersten drei Zeilen des Datenrahmens unten, da wir auf diese drei Zeilen zugegriffen haben.Iloc [] ”Methode.

Beispiel 06

In diesem Code werden wir auf die alternativen Zeilen zugreifen. Nachdem wir den Originaldatenrahmen definiert und gedruckt haben, platzieren wir den „DataFrame.ILOC ”-Methode als Parameter der Druckanweisung und festlegen„ [:: 2] “, der darstellt. Es wird auf die alternativen Zeilen zugreifen und sie auch auf dem Terminal drucken.

Sehen Sie sich diese Ausgabe an und überprüfen Sie, ob der vollständige Datenrahmen nach der Anzeige auf die alternativen Zeilen aus diesem Datenrahmen zugreift und sie unterhalb des Originaldatenrahmens angezeigt wird.

Abschluss

Wir haben dieses Tutorial geschrieben, um zu verstehen, wie Sie in „Pandas“ auf Zeilen nach Index zugreifen können. Wir haben hier zwei Methoden definiert, nämlich der „DataFrame.LOC [] ”-Methode und der" DataFrame ".Iloc [] ”-Methode und führte auch mehrere Beispiele durch. Wir haben auch die Ausgänge zusammen mit den Codeskripten gemacht. Wir haben hier jeden Code ausführlich erklärt. Ich hoffe, Sie lernen leicht, wie Sie mit dem Index auf die Zeilen zugreifen und welche Methoden zum Zugriff auf die Zeilen mit Index in „Pandas“ verwendet werden.