Преобразуйте единый столбец данных pandas в ряд pandas [duplicate]
Программирование на интерфейс абсолютно не связано с абстрактными интерфейсами, как мы видим на Java или .NET. Это даже не концепция ООП.
На самом деле это не значит, что вы не обходитесь с внутренними элементами объекта или структуры данных. Используйте интерфейс абстрактной программы или API для взаимодействия с вашими данными. В Java или C # это означает использование общедоступных свойств и методов вместо необработанного доступа к полям. Для C это означает использование функций вместо необработанных указателей.
EDIT: И с базами данных это означает использование представлений и хранимых процедур вместо прямого доступа к таблице.
5 ответов
Два подхода, которые приходят на ум:
>>> df
A B C D
0 0.424634 1.716633 0.282734 2.086944
1 -1.325816 2.056277 2.583704 -0.776403
2 1.457809 -0.407279 -1.560583 -1.316246
3 -0.757134 -1.321025 1.325853 -2.513373
4 1.366180 -1.265185 -2.184617 0.881514
>>> df.ix[:, 2]
0 0.282734
1 2.583704
2 -1.560583
3 1.325853
4 -2.184617
Name: C
>>> df[df.columns[2]]
0 0.282734
1 2.583704
2 -1.560583
3 1.325853
4 -2.184617
Name: C
-
1FYI df.ix теперь заменен на df.iloc – yosemite_k 26 October 2017 в 12:58
-
2df [df.columns [2]] == & gt; вам будет жаль, если у вас несколько столбцов с тем же именем или без имени. – user48956 24 July 2018 в 03:39
Вы можете получить доступ к нескольким столбцам, передав список индексов столбцов в dataFrame.ix.
Например:
>>> df = pandas.DataFrame({'a':np.random.rand(5), 'b':np.random.rand(5), 'c':np.random.rand(5), 'd':np.random.rand(5)})
>>> df
a b c d
0 0.705718 0.414073 0.007040 0.889579
1 0.198005 0.520747 0.827818 0.366271
2 0.974552 0.667484 0.056246 0.524306
3 0.512126 0.775926 0.837896 0.955200
4 0.793203 0.686405 0.401596 0.544421
>>> df.ix[:,[1,3]]
b d
0 0.414073 0.889579
1 0.520747 0.366271
2 0.667484 0.524306
3 0.775926 0.955200
4 0.686405 0.544421
Метод .transpose () преобразует столбцы в строки и строки в столбец, поэтому вы даже можете записать
df.transpose().ix[3]
-
1
Вы можете использовать метку, основанную на использовании .loc или индекса, основанного на методе .iloc для обработки столбцов, включая диапазоны столбцов:
In [50]: import pandas as pd
In [51]: import numpy as np
In [52]: df = pd.DataFrame(np.random.rand(4,4), columns = list('abcd'))
In [53]: df
Out[53]:
a b c d
0 0.806811 0.187630 0.978159 0.317261
1 0.738792 0.862661 0.580592 0.010177
2 0.224633 0.342579 0.214512 0.375147
3 0.875262 0.151867 0.071244 0.893735
In [54]: df.loc[:, ["a", "b", "d"]] ### Selective columns based slicing
Out[54]:
a b d
0 0.806811 0.187630 0.317261
1 0.738792 0.862661 0.010177
2 0.224633 0.342579 0.375147
3 0.875262 0.151867 0.893735
In [55]: df.loc[:, "a":"c"] ### Selective label based column ranges slicing
Out[55]:
a b c
0 0.806811 0.187630 0.978159
1 0.738792 0.862661 0.580592
2 0.224633 0.342579 0.214512
3 0.875262 0.151867 0.071244
In [56]: df.iloc[:, 0:3] ### Selective index based column ranges slicing
Out[56]:
a b c
0 0.806811 0.187630 0.978159
1 0.738792 0.862661 0.580592
2 0.224633 0.342579 0.214512
3 0.875262 0.151867 0.071244
Вы также можете использовать df.icol(n) для доступа к столбцу целым числом.
Обновление: icol устарела, и такую же функциональность можно достичь:
df.iloc[:, n] # to access the column at the nth position
-
1Обратите внимание, что для предстоящей версии 0.11.0 эти методы устарели и могут быть удалены в будущих версиях. См. pandas.pydata.org/pandas-docs/dev/… о том, как выбрать позицию с помощью iloc / iat. – Wouter Overmeire 12 April 2013 в 11:04
-
2Вышеупомянутая ссылка устарела, поскольку документы индексирования с тех пор были реструктурированы: pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/… . На сегодняшний день, когда самая последняя версия 0.21.0,
ilocостается документированным подходом к доступу к столбцу по положению. – iff_or 15 June 2017 в 00:54