Python є чудовою мовою для аналізу даних, насамперед завдяки фантастичній екосистемі орієнтованих на дані пакетів Python. панди це один із тих пакетів, який значно полегшує імпортування та аналіз даних. тут ми навчимося видобувати рядки за допомогою Pandas .iloc[] в Python.
Синтаксис Pandas .iloc[].
Синтаксис: pandas.DataFrame.iloc[]
Параметри: Індексна позиція рядків у цілих числах або списку цілих чисел.
Тип повернення: Кадр даних або ряд залежно від параметрів
Що таке Pandas .iloc[] у Python?
У бібліотеці Python Pandas.iloc[]>це індексатор, який використовується для індексування даних на основі цілого розташування в a DataFrame . Він дозволяє користувачам вибирати певні рядки та стовпці, надаючи цілі індекси, що робить його цінним інструментом для маніпулювання даними та вилучення на основі числових позицій у DataFrame. Цей індексатор особливо корисний, коли ви хочете отримати доступ або маніпулювати даними за допомогою цілочисельного позиційного індексування, а не міток.
Використаний набір даних: Щоб завантажити файл CSV, який використовується в коді, натисніть .iloc[]> для індексації на основі цілого розташування. Витягнуті рядки друкуються для перевірки.
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)> |
>
>
Вихід:
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>
Висновок
На закінчення, панди.iloc[]>у Python — це потужний інструмент для видобування рядків на основі індексування цілочисельного розташування. Його цінність яскраво виявляється в наборах даних, де числові позиції важливіші за мітки. Ця функція дозволяє вибірково отримувати окремі рядки або зрізи, що робить її важливою для ефективної обробки та аналізу даних. Універсальність.iloc[]>підвищує гнучкість вилучення даних, забезпечуючи плавний доступ до певних частин наборів даних. Як фундаментальний компонент Pandas,.iloc[]>суттєво сприяє ефективності та зрозумілості завдань, пов’язаних із даними, для розробників і спеціалістів із обробки даних.