Der DataFrame.loc[] wird verwendet, um die Gruppe von Zeilen und Spalten anhand von Beschriftungen oder einem booleschen Array im DataFrame abzurufen. Es akzeptiert nur Indexbezeichnungen und gibt die Zeilen, Spalten oder den DataFrame zurück, wenn es im aufrufenden DataFrame vorhanden ist.
Der DataFrame.loc[] basiert auf einer Beschriftung, kann aber mit dem booleschen Array verwendet werden.
Java-Sammlungen
Die zulässigen Eingaben für .Ort[] Sind:
- Einzelnes Etikett, z. B. 7 oder A . Hier, 7 wird als Bezeichnung des Index interpretiert.
- Liste oder Array von Labels, z. B. ['x', 'y', 'z'].
- Objekt mit Beschriftungen in Scheiben schneiden, z.B. 'x':'f'.
- Ein boolesches Array derselben Länge. z.B. [Wahr, wahr, falsch].
Syntax
pandas.DataFrame.loc[]
Parameter
Keiner
Kehrt zurück
Es gibt Skalar, Serie oder DataFrame zurück.
Beispiel
# Pandas als PD importieren
import pandas as pd # Creating the DataFrame info = pd.DataFrame({'Age':[32, 41, 44, 38, 33], 'Name':['Phill', 'William', 'Terry', 'Smith', 'Parker']}) # Create the index index_ = ['Row_1', 'Row_2', 'Row_3', 'Row_4', 'Row_5'] # Set the index info.index = index_ # return the value final = info.loc['Row_2', 'Name'] # Print the result print(final) Ausgabe:
William
Beispiel2:
# importing pandas as pd import pandas as pd # Creating the DataFrame info = pd.DataFrame({'P':[28, 17, 14, 42, None], 'Q':[15, 23, None, 15, 12], 'R':[11, 23, 16, 32, 42], 'S':[41, None, 34, 25, 18]}) # Create the index index_ = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'] # Set the index info.index = index_ # Print the DataFrame print(info) Ausgabe:
P Q R S A 28.0 15.0 11 41.0 B 17.0 23.0 23 NaN C 14.0 NaN 16 34.0 D 42.0 15.0 32 25.0 E NaN 12.0 42 18.0
Jetzt müssen wir es verwenden DataFrame.loc Attribut, um die im DataFrame vorhandenen Werte zurückzugeben.
# return the values result = info.loc[:, ['P', 'S']] # Print the result print(result)
Ausgabe:
Fehler: Hauptklasse konnte nicht gefunden oder geladen werden
P S A 28.0 41.0 B 17.0 NaN C14.0 34.0 D 42.0 25.0 ENaN 18.0