Python | Панды Series.pop ()
Серия Pandas - это одномерный массив ndarray с метками осей. Этикетки не обязательно должны быть уникальными, но должны быть хешируемого типа. Объект поддерживает индексирование как на основе целых чисел, так и на основе меток и предоставляет множество методов для выполнения операций, связанных с индексом.
Pandas Series.pop() function returns the item corresponding to the passed index label. It also drops the item from the series object.
Syntax: Series.pop(item)
Parameter :
item : strReturns : popped : Series
Example #1: Use Series.pop() function to pop an element from the given series object.
# importing pandas as pdimport pandas as pd # Creating the Seriessr = pd.Series([10, 25, 3, 11, 24, 6]) # Create the Indexindex_ = ["Coca Cola", "Sprite", "Coke", "Fanta", "Dew", "ThumbsUp"] # set the indexsr.index = index_ # Print the seriesprint(sr) |
Выход :

Now we will use Series.pop() function to pop the entry for ‘Sprite’ in the given Series object.
# pop the passed index label from# series objectresult = sr.pop(item = "Sprite") # Print the resultprint(result) # Series after popping print(sr) |
Выход :


As we can see in the output, the Series.pop() function has successfully popped the entry for the passed label in the given series object.
Example #2 : Use Series.pop() function to pop an element from the given series object. The given series object contains some missing values in it.
# importing pandas as pdimport pandas as pd # Creating the Seriessr = pd.Series([19.5, 16.8, None, 22.78, None, 20.124, None, 18.1002, None]) # Print the seriesprint(sr) |
Выход :

Now we will use Series.pop() function to pop the entry corresponding to the 1st index label in the given Series object.
# pop the passed index label from# series objectresult = sr.pop(item = 1) # Print the resultprint(result) # Series after popping print(sr) |
Выход :


As we can see in the output, the Series.pop() function has successfully popped the entry for the passed label in the given series object.
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.