Python ist eine großartige Sprache für die Datenanalyse, vor allem wegen des fantastischen Ökosystems datenzentrierter Python-Pakete. Pandas ist eines dieser Pakete, das den Import und die Analyse von Daten erheblich vereinfacht. Hier lernen wir, wie man Zeilen mit Pandas .iloc[] extrahiert Python.
Pandas .iloc[]-Syntax
Syntax: pandas.DataFrame.iloc[]
Parameter: Indexposition von Zeilen in einer Ganzzahl oder einer Ganzzahlliste.
Rückgabetyp: Datenrahmen oder Serie je nach Parameter
Was ist Pandas .iloc[] in Python?
In der Python Pandas-Bibliothek.iloc[]>ist ein Indexer, der für die auf ganzzahligen Standorten basierende Indizierung von Daten in a verwendet wird Datenrahmen . Es ermöglicht Benutzern die Auswahl bestimmter Zeilen und Spalten durch die Bereitstellung ganzzahliger Indizes, was es zu einem wertvollen Werkzeug für die Datenmanipulation und -extraktion basierend auf numerischen Positionen innerhalb des DataFrame macht. Dieser Indexer ist besonders nützlich, wenn Sie auf Daten mithilfe einer ganzzahlbasierten Positionsindizierung anstelle von Beschriftungen zugreifen oder diese bearbeiten möchten.
Verwendeter Datensatz: Um die im Code verwendete CSV-Datei herunterzuladen, klicken Sie auf .iloc[]> für die auf ganzzahligen Standorten basierende Indizierung. Die extrahierten Zeilen werden zur Überprüfung gedruckt.
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)> |
>
>
Ausgabe :
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>
Abschluss
Abschließend: Pandas.iloc[]>in Python ist ein leistungsstarkes Tool zum Extrahieren von Zeilen basierend auf der Indizierung ganzzahliger Positionen. Sein Wert zeigt sich in Datensätzen, in denen numerische Positionen wichtiger sind als Beschriftungen. Diese Funktion ermöglicht das selektive Abrufen einzelner Zeilen oder Slices und ist daher für eine effiziente Datenbearbeitung und -analyse unerlässlich. Die Vielseitigkeit von.iloc[]>erhöht die Flexibilität bei der Datenextraktion und ermöglicht einen nahtlosen Zugriff auf bestimmte Teile von Datensätzen. Als grundlegender Bestandteil von Pandas,.iloc[]>trägt wesentlich zur Effizienz und Klarheit datenbezogener Aufgaben für Entwickler und Datenwissenschaftler bei.