แก้ไขแล้ว: pandas iloc รวมถึงส่วนหัว

Pandas เป็นไลบรารี Python ที่ใช้กันอย่างแพร่หลายสำหรับการจัดการและวิเคราะห์ข้อมูล และ ไอลอค เป็นฟังก์ชันสำคัญภายในไลบรารีที่อนุญาตให้ผู้ใช้เลือกและจัดการข้อมูลด้วยการจัดทำดัชนีแบบจำนวนเต็ม สิ่งนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งเมื่อทำงานกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ในบทความนี้ เราจะมาสำรวจการใช้งานของ หมีแพนด้า ในสถานการณ์ต่างๆ และอธิบายวิธีการทำงานของฟังก์ชันทีละขั้นตอนเพื่อช่วยให้คุณเข้าใจความสำคัญและการประยุกต์ใช้ที่เป็นไปได้ในการวิเคราะห์ข้อมูล

pandas iloc: วิธีแก้ปัญหาทั่วไป

ความท้าทายทั่วไปที่นักวิเคราะห์ข้อมูลต้องเผชิญคือวิธีการเลือกและวิเคราะห์ส่วนเฉพาะของชุดข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ ออบเจกต์ DataFrame ในแพนด้ามีวิธีการที่ยอดเยี่ยมมากมายในการรับมือกับความท้าทายเหล่านี้ และหนึ่งในฟังก์ชันที่หลากหลายและทรงพลังที่สุดคือ ไอลอค ตัวทำดัชนี ช่วยให้ผู้ใช้สามารถเข้าถึงแถวและคอลัมน์ของ DataFrame ตามการจัดทำดัชนีแบบจำนวนเต็ม

เริ่มต้นด้วยการพูดคุยเกี่ยวกับคำอธิบายทีละขั้นตอนเกี่ยวกับวิธีใช้ iloc ในสถานการณ์การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงปฏิบัติ

คำอธิบายทีละขั้นตอนของ Pandas iloc

การใช้ pandas iloc นั้นง่ายและไม่ซับซ้อน สมมติว่าเรามี DataFrame ต่อไปนี้:

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 ของเรามี 4 แถว 3 คอลัมน์ หากต้องการใช้ iloc คุณต้องระบุดัชนีสำหรับแถวและคอลัมน์ที่คุณต้องการเข้าถึง นี่คือตัวอย่างบางส่วน:

1. การเข้าถึงแถวและคอลัมน์ที่ต้องการ:

# Access row 2 (index 1) and column 'Name' (index 0)
selected_data = df.iloc[1, 0]
print(selected_data)  # Output: Bob

2. การเข้าถึงช่วงของแถวและคอลัมน์:

# 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. การเข้าถึงแถวและคอลัมน์ที่ต้องการ:

# 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

ไลบรารีและการพึ่งพา

ในการใช้งาน หมีแพนด้าคุณต้องติดตั้งไลบรารีแพนด้า รวมถึงไลบรารีอื่นๆ ที่แพนด้าพึ่งพา เช่น NumPy คุณสามารถติดตั้งผ่าน pip หรือ conda:

pip install pandas numpy

or

conda install pandas numpy

เมื่อติดตั้งไลบรารีแล้ว คุณสามารถเริ่มใช้ pandas และ iloc ในสภาพแวดล้อม Python ตามที่แสดงในตัวอย่างด้านบน

หน้าที่ที่เกี่ยวข้องอื่นๆ และวิธีการทำดัชนี

นอกจาก ไอลอคแพนด้ามีฟังก์ชันและวิธีการจัดทำดัชนีอื่นๆ อีกหลายอย่างที่มีประโยชน์ในสถานการณ์ต่างๆ บางส่วนของหลักคือ:

• ที่ตั้ง: ตัวสร้างดัชนีนี้อนุญาตให้ผู้ใช้เข้าถึงแถวและคอลัมน์ตามการจัดทำดัชนีตามป้ายกำกับ แทนที่จะสร้างดัชนีตามจำนวนเต็มเช่น iloc
• ที่: ใช้เพื่อเข้าถึงค่าเดียวตามการจัดทำดัชนีตามฉลาก
• คือ: คล้ายกับ 'at' แต่สำหรับการจัดทำดัชนีตามจำนวนเต็ม ใช้เพื่อเข้าถึงค่าเดียวตามการจัดทำดัชนีจำนวนเต็ม

การสำรวจฟังก์ชันเหล่านี้และทำความเข้าใจว่าสามารถใช้ร่วมกันกับ iloc ได้อย่างไร จะช่วยเสริมความสามารถของคุณในการดำเนินการจัดการข้อมูลที่ซับซ้อนโดยใช้แพนด้า