Indeksowanie w Pandach:
Indeksowanie w pandach oznacza po prostu wybieranie określonych wierszy i kolumn danych z ramki DataFrame. Indeksowanie może oznaczać wybranie wszystkich wierszy i niektórych kolumn, niektórych wierszy i wszystkich kolumn lub części każdego wiersza i kolumny. Indeksowanie może być również znane jako Wybór podzbioru .

Zobaczmy przykład indeksowania w Pandach. W tym artykule używamynba.csv>aby pobrać plik CSV, kliknij Opis funkcji Dataframe.head() Wróć na górę n>wiersze ramki danych. Dataframe.tail() Powrót na dółn>wiersze ramki danych. Dataframe.at[] Uzyskaj dostęp do pojedynczej wartości dla pary etykiet wiersz/kolumna. Dataframe.iat[] Uzyskaj dostęp do pojedynczej wartości dla pary wiersz/kolumna według pozycji całkowitej. Dataframe.tail() Indeksowanie oparte wyłącznie na liczbach całkowitych w celu wyboru według pozycji. DataFrame.lookup() Fantazyjna funkcja indeksowania oparta na etykietach dla DataFrame. DataFrame.pop() Zwróć przedmiot i usuń go z ramki. DataFrame.xs() Zwraca przekrój poprzeczny (wiersze lub kolumny) z ramki DataFrame. DataFrame.get() Pobierz element z obiektu dla danego klucza (kolumna DataFrame, wycinek panelu itp.). DataFrame.isin() Zwraca wartość logiczną DataFrame pokazującą, czy każdy element DataFrame jest zawarty w wartościach. DataFrame.where() Zwróć obiekt o tym samym kształcie co self i którego odpowiadające wpisy pochodzą od self, gdzie warunek ma wartość True, a poza tym pochodzą od innego. DataFrame.mask() Zwraca obiekt o tym samym kształcie co self i którego odpowiadające wpisy pochodzą od self, gdzie cond ma wartość False, a poza tym pochodzą od other. DataFrame.query() Wykonuj zapytanie do kolumn ramki za pomocą wyrażenia logicznego. DataFrame.insert() Wstaw kolumnę do DataFrame w określonej lokalizacji.