Python ir lieliska valoda datu analīzei, galvenokārt pateicoties fantastiskai uz datiem orientētu Python pakotņu ekosistēmai. Pandas ir viena no tām pakotnēm, kas ievērojami atvieglo datu importēšanu un analīzi. šeit mēs mācāmies, kā izvilkt rindas, izmantojot Pandas .iloc[] Python.
Pandas .iloc[] sintakse
Sintakse: pandas.DataFrame.iloc[]
Parametri: Rindu rādītāja pozīcija veselā skaitļā vai veselu skaitļu sarakstā.
Atgriešanas veids: Datu rāmis vai sērija atkarībā no parametriem
Kas ir Pandas .iloc[] programmā Python?
Python Pandas bibliotēkā.iloc[]>ir indeksētājs, ko izmanto uz veselu skaitļu atrašanās vietu balstītai datu indeksēšanai a DataFrame . Tas ļauj lietotājiem atlasīt noteiktas rindas un kolonnas, nodrošinot veselu skaitļu indeksus, padarot to par vērtīgu rīku datu manipulēšanai un ieguvei, pamatojoties uz skaitliskām pozīcijām DataFrame. Šis indeksētājs ir īpaši noderīgs, ja vēlaties piekļūt datiem vai manipulēt ar tiem, izmantojot uz veseliem skaitļiem balstītu pozicionālo indeksāciju, nevis etiķetes.
Izmantotā datu kopa: Lai lejupielādētu kodā izmantoto CSV, noklikšķiniet uz .iloc[]> indeksēšanai, kuras pamatā ir veseli skaitļi. Izvilktās rindas tiek izdrukātas pārbaudei.
Python3
import> pandas as pd> # Creating a sample DataFrame> data>=> pd.DataFrame({> >'Name'>: [>'Geek1'>,>'Geek2'>,>'Geek3'>,>'Geek4'>,>'Geek5'>],> >'Age'>: [>25>,>30>,>22>,>35>,>28>],> >'Salary'>: [>50000>,>60000>,>45000>,>70000>,>55000>]> })> # Setting 'Name' column as the index for clarity> data.set_index(>'Name'>, inplace>=>True>)> # Displaying the original DataFrame> print>(>'Original DataFrame:'>)> print>(data)> # Extracting a single row by index> row_alice>=> data.iloc[>0>, :]> print>(>'
Extracted Row (Geek1):'>)> print>(row_alice)> # Extracting multiple rows using a slice> rows_geek2_to_geek3>=> data.iloc[>1>:>3>, :]> print>(>'
Extracted Rows (Geek2 to Geek3):'>)> print>(rows_geek2_to_geek3)> |
>
>
Izvade:
Original DataFrame: Age Salary Name Geek1 25 50000 Geek2 30 60000 Geek3 22 45000 Geek4 35 70000 Geek5 28 55000 Extracted Row (Geek1): Age 25 Salary 50000 Name: Geek1, dtype: int64 Extracted Rows (Geek2 to Geek3): Age Salary Name Geek2 30 60000 Geek3 22 45000>
Secinājums
Nobeigumā Pandas.iloc[]>Python ir spēcīgs rīks rindu izvilkšanai, pamatojoties uz veselu skaitļu atrašanās vietas indeksēšanu. Tās vērtība ir redzama datu kopās, kurās skaitliskās pozīcijas ir svarīgākas nekā etiķetes. Šī funkcija ļauj selektīvi izgūt atsevišķas rindas vai šķēles, padarot to par būtisku efektīvai datu apstrādei un analīzei. Daudzpusība.iloc[]>uzlabo datu ieguves elastību, nodrošinot netraucētu piekļuvi noteiktām datu kopu daļām. Kā Pandas galvenā sastāvdaļa,.iloc[]>ievērojami veicina izstrādātāju un datu zinātnieku ar datiem saistīto uzdevumu efektivitāti un skaidrību.