Pandas: как повысить ценность серий (3 примера)

В следующих примерах показано, как получить значение из серии pandas в трех разных сценариях.

Метод 1: получить значение из серии Pandas, используя индекс

Следующий код показывает, как получить третье значение позиции в серии pandas, используя значение индекса:

 import pandas as pd

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

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

VS

Указав значение индекса 2 , мы можем извлечь значение в третьей позиции из серии pandas.

Способ 2: получить значение из серии Pandas, используя строку

Следующий код показывает, как получить значение, соответствующее определенной строке в серии pandas:

 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

Используя этот синтаксис, мы можем получить значение, соответствующее «Второму» в серии pandas.

Метод 3: получить значение серии Pandas в DataFrame

В следующем коде показано, как получить значение в серии pandas, которое является столбцом в DataFrame pandas.

 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'

Используя функции loc и Values , мы можем получить значение «Spurs» DataFrame.

Связанный: Pandas loc против iloc: в чем разница?

Дополнительные ресурсы

В следующих руководствах объясняется, как выполнять другие распространенные операции в pandas:

Как преобразовать серию Pandas в массив NumPy
Как получить первую строку Pandas DataFrame
Как получить первый столбец из Pandas DataFrame