Pandas: so nutzen sie den wert von serien (3 beispiele)

Die folgenden Beispiele zeigen, wie man in drei verschiedenen Szenarien einen Wert aus einer Pandas-Reihe erhält.

Methode 1: Wert aus der Pandas-Reihe mithilfe des Index ermitteln

Der folgende Code zeigt, wie man mithilfe des Indexwerts den dritten Positionswert in einer Pandas-Reihe erhält:

 import pandas as pd

#defineSeries
my_series = pd. Series (['A', 'B', 'C', 'D', 'E'])

#get third value in Series
print (my_series[ 2 ])

VS

Durch Angabe des Indexwerts 2 können wir den Wert an dritter Stelle aus der Pandas-Reihe extrahieren.

Methode 2: Wert aus der Pandas-Serie mithilfe einer Zeichenfolge abrufen

Der folgende Code zeigt, wie man den Wert erhält, der einer bestimmten Zeichenfolge in einer Pandas-Reihe entspricht:

 import pandas as pd

#defineSeries
my_series = pd. Series ({'First':'A', 'Second':'B', 'Third':'C'})

#get value that corresponds to 'Second'
print (my_series[' Second '])

B

Mit dieser Syntax können wir den Wert ermitteln, der „Second“ in der Pandas-Reihe entspricht.

Methode 3: Pandas-Serienwert im DataFrame abrufen

Der folgende Code zeigt, wie man den Wert in einer Pandas-Serie erhält, die eine Spalte in einem Pandas-DataFrame ist.

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({'team': ['Mavs', 'Spurs', 'Rockets', 'Heat', 'Nets'],
                   'points': [100, 114, 121, 108, 101]})

#view DataFrame
print (df)

      team points
0 Mavs 100
1 Spurs 114
2 Rockets 121
3 Heat 108
4 Nets 101

#get 'Spurs' value from team column
df. loc [df. team ==' Spurs ',' team ']. values [ 0 ]

'Spurs'

Mithilfe der Funktionen „loc“ und „values“ können wir den „Spurs“-Wert des DataFrame ermitteln.

Verwandte Themen: Pandas loc vs. iloc: Was ist der Unterschied?

Zusätzliche Ressourcen

In den folgenden Tutorials wird erläutert, wie andere gängige Vorgänge in Pandas ausgeführt werden:

So konvertieren Sie Pandas-Serien in ein NumPy-Array
So erhalten Sie die erste Zeile von Pandas DataFrame
So erhalten Sie die erste Spalte von Pandas DataFrame