Pandas on laajalti käytetty Python-kirjasto tietojen käsittelyyn ja analysointiin sekä iloc on kirjaston tärkeä toiminto, jonka avulla käyttäjät voivat valita ja käsitellä tietoja kokonaislukupohjaisen indeksoinnin avulla. Tämä voi olla erityisen hyödyllistä käytettäessä suuria tietojoukkoja. Tässä artikkelissa tutkimme sen käyttöä pandat iloc eri skenaarioissa ja selitä funktion toiminta vaiheittain auttaakseen sinua ymmärtämään sen merkitystä ja mahdollisia sovelluksia data-analyysissä.
pandas iloc: Ratkaisu yhteiseen ongelmaan
Dataanalyytikoiden yhteinen haaste on se, kuinka tehokkaasti valita ja analysoida tiettyjä osia tietojoukostaan. Pandan DataFrame-objekti tarjoaa monia erinomaisia menetelmiä näihin haasteisiin vastaamiseen, ja yksi monipuolisimmista ja tehokkaimmista toiminnoista on iloc indeksoija. Sen avulla käyttäjät voivat käyttää DataFramen rivejä ja sarakkeita kokonaislukupohjaisen indeksoinnin perusteella.
Aloitetaan keskustelemalla vaiheittaisesta selityksestä, kuinka ilocia käytetään käytännön data-analyysiskenaariossa.
Pandas ilocin vaiheittainen selitys
Pandas ilocin käyttö on yksinkertaista ja intuitiivista. Oletetaan, että meillä on seuraava DataFrame:
import pandas as pd
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Cathy', 'David'],
'Age': [25, 29, 21, 35],
'City': ['New York', 'San Francisco', 'Los Angeles', 'Boston']}
df = pd.DataFrame(data)
DataFrame-kehyksessämme on 4 riviä ja 3 saraketta. Jotta voit käyttää ilocia, sinun on annettava indeksit riveille ja sarakkeille, joita haluat käyttää. Tässä muutamia esimerkkejä:
1. Tietyn rivin ja sarakkeen käyttäminen:
# Access row 2 (index 1) and column 'Name' (index 0) selected_data = df.iloc[1, 0] print(selected_data) # Output: Bob
2. Rivien ja sarakkeiden käyttäminen:
# Access rows 1 to 3 (indexes 0 and 1) and columns 'Name' and 'Age' (indexes 0 and 1) selected_data = df.iloc[0:2, 0:2] print(selected_data) # Output: # Name Age # 0 Alice 25 # 1 Bob 29
3. Tiettyjen rivien ja sarakkeiden käyttäminen:
# Access rows 1 and 4 (indexes 0 and 3) and columns 'Name' and 'City' (indexes 0 and 2) selected_data = df.iloc[[0, 3], [0, 2]] print(selected_data) # Output: # Name City # 0 Alice New York # 3 David Boston
Kirjastot ja riippuvuudet
Käyttää pandat iloc, sinulla on oltava asennettuna pandakirjasto sekä kaikki muut kirjastot, joista pandat ovat riippuvaisia, kuten NumPy. Voit asentaa ne pipin tai condan kautta:
pip install pandas numpy
or
conda install pandas numpy
Kun kirjastot on asennettu, voit aloittaa pandan ja ilocin käytön Python-ympäristössäsi yllä olevien esimerkkien mukaisesti.
Muut asiaan liittyvät toiminnot ja indeksointimenetelmät
Lisäksi iloc, pandat tarjoavat useita muita indeksointitoimintoja ja -menetelmiä, jotka voivat olla hyödyllisiä eri tilanteissa. Jotkut tärkeimmistä ovat:
- paikka: Tämän indeksoijan avulla käyttäjät voivat käyttää rivejä ja sarakkeita, jotka perustuvat tarrapohjaiseen indeksointiin kokonaislukupohjaisen indeksoinnin, kuten ilocin, sijaan.
- klo: Sitä käytetään yksittäisen arvon käyttämiseen etikettipohjaisen indeksoinnin perusteella.
- iat: Samanlainen kuin 'at', mutta kokonaislukupohjaiseen indeksointiin. Sitä käytetään yksittäisen arvon käyttämiseen kokonaislukupohjaisen indeksoinnin perusteella.
Näiden toimintojen tutkiminen ja ymmärtäminen, kuinka niitä voidaan käyttää yhdessä ilocin kanssa, vahvistaa kykyäsi suorittaa monimutkaisia tietojenkäsittelyjä pandoilla.
