Python este un limbaj excelent pentru analiza datelor, în primul rând datorită ecosistemului fantastic al pachetelor Python centrate pe date. panda este unul dintre acele pachete care facilitează mult importarea și analiza datelor. aici învățăm cum să extragem rânduri folosind Pandas .iloc[] în Piton.
Sintaxa Pandas .iloc[]
Sintaxă: pandas.DataFrame.iloc[]
Parametri: Poziția indexului rândurilor în număr întreg sau listă de numere întregi.
Tip de returnare: Cadrul de date sau seria în funcție de parametri
Ce este Pandas .iloc[] în Python?
În biblioteca Python Pandas,.iloc[]>este un indexator utilizat pentru indexarea datelor din a DataFrame . Permite utilizatorilor să selecteze anumite rânduri și coloane prin furnizarea de indici întregi, făcându-l un instrument valoros pentru manipularea și extragerea datelor pe baza pozițiilor numerice din cadrul DataFrame. Acest indexator este util în special atunci când doriți să accesați sau să manipulați date utilizând indexarea pozițională bazată pe numere întregi, mai degrabă decât etichete.
Setul de date utilizat: Pentru a descărca CSV folosit în cod, faceți clic .iloc[]> pentru indexarea bazată pe locații întregi. Rândurile extrase sunt tipărite pentru verificare.
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)> |
>
>
Ieșire:
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>
Concluzie
În concluzie, Pandas.iloc[]>în Python este un instrument puternic pentru extragerea rândurilor pe baza indexării locațiilor întregi. Valoarea sa strălucește în seturile de date în care pozițiile numerice contează mai mult decât etichetele. Această caracteristică permite preluarea selectivă a rândurilor sau a secțiunilor individuale, făcându-l esențial pentru manipularea și analiza eficientă a datelor. Versatilitatea lui.iloc[]>îmbunătățește flexibilitatea în extragerea datelor, permițând accesul fără probleme la anumite porțiuni ale setului de date. Ca o componentă fundamentală a panda,.iloc[]>contribuie în mod semnificativ la eficiența și claritatea sarcinilor legate de date pentru dezvoltatori și cercetătorii de date.