Pandas: วิธีใช้ประโยชน์จากมูลค่าของซีรี่ส์ (3 ตัวอย่าง)

ตัวอย่างต่อไปนี้แสดงวิธีรับค่าจากชุดหมีแพนด้าในสถานการณ์ที่แตกต่างกันสามสถานการณ์

วิธีที่ 1: รับค่าจากชุด Pandas โดยใช้ดัชนี

รหัสต่อไปนี้แสดงวิธีการรับค่าตำแหน่งที่สามในชุดหมีแพนด้าโดยใช้ค่าดัชนี:

 import pandas as pd

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

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

VS

โดยการระบุค่าดัชนี 2 เราสามารถแยกค่าในตำแหน่งที่สามจากชุดหมีแพนด้าได้

วิธีที่ 2: รับค่าจากชุด Pandas โดยใช้สตริง

รหัสต่อไปนี้แสดงวิธีการรับค่าที่สอดคล้องกับสตริงเฉพาะในชุดหมีแพนด้า:

 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

เมื่อใช้ไวยากรณ์นี้ เราจะได้ค่าที่สอดคล้องกับ “Second” ในชุดหมีแพนด้า

วิธีที่ 3: รับค่าชุด Pandas ใน DataFrame

รหัสต่อไปนี้แสดงวิธีรับค่าใน pandas Series ที่เป็นคอลัมน์ใน pandas DataFrame

 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'

การใช้ฟังก์ชัน loc และ ค่า ทำให้เราสามารถรับค่า “Spurs” ของ DataFrame

ที่เกี่ยวข้อง: Pandas loc กับ iloc: อะไรคือความแตกต่าง?

แหล่งข้อมูลเพิ่มเติม

บทช่วยสอนต่อไปนี้จะอธิบายวิธีดำเนินการทั่วไปอื่น ๆ ในแพนด้า:

วิธีแปลงซีรีย์ Pandas เป็นอาร์เรย์ NumPy
วิธีรับ Pandas DataFrame แถวแรก
วิธีรับคอลัมน์แรกจาก Pandas DataFrame