Ограниченный выбор строк с заданным столбцом в Pandas | Python
Methods in Pandas like iloc[], iat[] are generally used to select the data from a given dataframe. In this article, we will learn how to select the limited rows with given columns with the help of these methods.
Example 1: Select two columns
# Import pandas package import pandas as pd # Define a dictionary containing employee data data = {"Name":["Jai", "Princi", "Gaurav", "Anuj"], "Age":[27, 24, 22, 32], "Address":["Delhi", "Kanpur", "Allahabad", "Kannauj"], "Qualification":["Msc", "MA", "MCA", "Phd"]} # Convert the dictionary into DataFrame df = pd.DataFrame(data) # select three rows and two columns print(df.loc[1:3, ["Name", "Qualification"]]) |
Выход:
Имя Квалификация 1 Princi MA 2 Gaurav MCA 3 Анудж, доктор философии
Example 2: First filtering rows and selecting columns by label format and then Select all columns.
# Import pandas package import pandas as pd # Define a dictionary containing employee data data = {"Name":["Jai", "Princi", "Gaurav", "Anuj"], "Age":[27, 24, 22, 32], "Address":["Delhi", "Kanpur", "Allahabad", "Kannauj"], "Qualification":["Msc", "MA", "MCA", "Phd"] } # Convert the dictionary into DataFrame df = pd.DataFrame(data) # .loc DataFrame method # filtering rows and selecting columns by label format # df.loc[rows, columns] # row 1, all columns print(df.loc[0, :] ) |
Выход:
Address Delhi Age 27 Name Jai Qualification Msc Name: 0, dtype: object
Example 3: Select all or some columns, one to another using .iloc.
# Import pandas package import pandas as pd # Define a dictionary containing employee data data = {"Name":["Jai", "Princi", "Gaurav", "Anuj"], "Age":[27, 24, 22, 32], "Address":["Delhi", "Kanpur", "Allahabad", "Kannauj"], "Qualification":["Msc", "MA", "MCA", "Phd"]} # Convert the dictionary into DataFrame df = pd.DataFrame(data) # iloc[row slicing, column slicing] print(df.iloc [0:2, 1:3] ) |
Выход:
Возраст Имя 0 27 Джай 1 24 Princi
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.