Доступ к элементам серии в пандах
Pandas Series - это одномерный помеченный массив, способный хранить данные любого типа (целые числа, строки, числа с плавающей запятой, объекты Python и т. Д.). Ярлыки не обязательно должны быть уникальными, они должны быть хешируемого типа.
Давайте обсудим различные способы доступа к элементам данной серии Pandas.
First create a Pandas Series.
# importing pandas module import pandas as pd # making data frame ser = pd.Series(df["Name"])ser.head(10)# or simply df["Name"].head(10) |
Output:
Example #1: Get the first element of series
# importing pandas module import pandas as pd # making data frame df["Name"].head(10) # get the first elementser[0] |
Выход:
Example #2: Access multiple elements by providing position of item
# importing pandas module import pandas as pd # making data frame df["Name"].head(10) # get multiple elements at given indexser[[0, 3, 6, 9]] |
Output:
Example #3: Access first 5 elements in Series
# importing pandas module import pandas as pd # making data frame df["Name"].head(10) # get first five namesser[:5] |
Output:
Example #4: Get last 10 elements in Series
# importing pandas module import pandas as pd # making data frame df["Name"].head(10) # get last 10 namesser[-10:] |
Output:
Example #5: Access multiple elements by providing label of index
# importing pandas module import pandas as pd import numpy as np ser = pd.Series(np.arange(3, 15), index = list("abcdefghijkl")) ser[["a", "d", "g", "l"]] |
Выход:
Внимание компьютерщик! Укрепите свои основы с помощью базового курса программирования Python и изучите основы.
Для начала подготовьтесь к собеседованию. Расширьте свои концепции структур данных с помощью курса Python DS. А чтобы начать свое путешествие по машинному обучению, присоединяйтесь к курсу Машинное обучение - базовый уровень.