Python er et flott språk for å gjøre dataanalyse, først og fremst på grunn av det fantastiske økosystemet til datasentriske Python-pakker. Pandaer er en av de pakkene som gjør import og analyse av data mye enklere. her lærer vi hvordan du trekker ut rader ved å bruke Pandas .iloc[] i Python.
Pandas .iloc[]-syntaks
Syntaks: pandas.DataFrame.iloc[]
Parametere: Indeksposisjon for rader i heltall eller liste over heltall.
Returtype: Dataramme eller serie avhengig av parametere
Hva er Pandas .iloc[] i Python?
I Python Pandas-biblioteket,.iloc[]>er en indekserer som brukes for heltallsplasseringsbasert indeksering av data i en Dataramme . Det lar brukere velge spesifikke rader og kolonner ved å gi heltallsindekser, noe som gjør det til et verdifullt verktøy for datamanipulering og utvinning basert på numeriske posisjoner i DataFrame. Denne indekseringen er spesielt nyttig når du ønsker å få tilgang til eller manipulere data ved å bruke heltallsbasert posisjonsindeksering i stedet for etiketter.
Datasett brukt: For å laste ned CSV-en som brukes i koden, klikk .iloc[]> for heltallsbasert indeksering. De utpakkede radene skrives ut for verifisering.
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)> |
>
>
Utgang:
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>
Konklusjon
Avslutningsvis, Pandaer.iloc[]>i Python er et kraftig verktøy for å trekke ut rader basert på indeksering av heltallsplassering. Dens verdi skinner i datasett der numeriske posisjoner betyr mer enn etiketter. Denne funksjonen tillater selektiv henting av individuelle rader eller skiver, noe som gjør den avgjørende for effektiv datamanipulering og analyse. Allsidigheten til.iloc[]>forbedrer fleksibiliteten i datautvinning, og muliggjør sømløs tilgang til spesifikke deler av datasett. Som en grunnleggende komponent i Pandas,.iloc[]>bidrar betydelig til effektiviteten og klarheten av datarelaterte oppgaver for utviklere og dataforskere.