访问熊猫系列的元素
原文:https://www . geeksforgeeks . org/access-a-elements-of-a-pandas-series/
Pandas Series 是一个一维标记数组，能够保存任何类型的数据(整数、字符串、浮点、python 对象等)。).标签不必是唯一的，但必须是可散列的类型。序列中的元素可以像数组中的元素一样被访问。可以通过两种方式访问系列元素–
- Use location to access elements from a series. * Use labels (indexes)
访问元素
本文中，我们使用的是“nba.csv”文件，要下载 CSV，点击这里。
从具有位置的序列中访问元素
为了访问序列元素引用了索引号。使用索引操作符 [ ] 访问序列中的元素。索引必须是整数。
为了从一个序列中访问多个元素，我们使用了 Slice 操作。使用冒号( : )在 Series 上执行切片操作。从开始到一个范围打印元素使用**[:Index]**，从最终使用 **[:-Index]**打印元素，从特定索引到结束使用**[Index:]**，在一个范围内打印元素使用【开始索引:结束索引】，使用切片操作打印整个系列，使用**[:]**。此外，要以相反的顺序打印整个系列，请使用 **[::-1]**。
代码#1: 访问序列的第一个元素
# import pandas and numpy
import pandas as pd
import numpy as np
# creating simple array
data = np.array(['g', 'e', 'e', 'k', 's', 'f', 'o', 'r', 'g', 'e', 'e', 'k', 's'])
ser = pd.Series(data)
# retrieve the first element
print(ser[0])
输出:
g
代码#2: 访问系列的前 5 个元素
# import pandas and numpy
import pandas as pd
import numpy as np
# creating simple array
data = np.array(['g', 'e', 'e', 'k', 's', 'f', 'o', 'r', 'g', 'e', 'e', 'k', 's'])
ser = pd.Series(data)
# retrieve the first element
print(ser[:5])
输出:
代码#3: 访问系列的最后 10 个元素
# import pandas and numpy
import pandas as pd
import numpy as np
# creating simple array
data = np.array(['g', 'e', 'e', 'k', 's', 'f', 'o', 'r', 'g', 'e', 'e', 'k', 's'])
ser = pd.Series(data)
# retrieve the first element
print(ser[-10:])
输出:
代码#4: 访问nba.csv文件中系列的前 5 个元素
# importing pandas module
import pandas as pd
# making data frame
df = pd.read_csv("nba.csv")
ser = pd.Series(df['Name'])
ser.head(10)
现在我们访问系列的前 5 个元素
# get first five names
ser[:5]
输出:
使用标签(索引)访问元素
为了访问序列中的元素，我们必须通过索引标签设置值。系列就像一个固定大小的字典，因为你可以通过索引标签获取和设置值。
代码#1: 使用索引标签访问单个元素
# import pandas and numpy
import pandas as pd
import numpy as np
# creating simple array
data = np.array(['g', 'e', 'e', 'k', 's', 'f', 'o', 'r', 'g', 'e', 'e', 'k', 's'])
ser = pd.Series(data, index =[10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22])
# accessing a element using index element
print(ser[16])
输出:
o
代码#2: 使用索引标签访问多元素
# import pandas and numpy
import pandas as pd
import numpy as np
# creating simple array
data = np.array(['g', 'e', 'e', 'k', 's', 'f', 'o', 'r', 'g', 'e', 'e', 'k', 's'])
ser = pd.Series(data, index =[10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22])
# accessing a multiple element using
# index element
print(ser[[10, 11, 12, 13, 14]])
输出:
代码#3: 通过提供索引的标签来访问多个元素
# importing pandas and numpy
import pandas as pd
import numpy as np
ser = pd.Series(np.arange(3, 9), index =['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f'])
print(ser[['a', 'd', 'g', 'l']])
输出:
代码#4: 使用nba.csv文件中的索引标签访问多个元素
# importing pandas module
import pandas as pd
# making data frame
df = pd.read_csv("nba.csv")
ser = pd.Series(df['Name'])
ser.head(10)
现在我们使用索引标签访问一个多元素
ser[[0, 3, 6, 9]]
输出:
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