Pandas DataFrame är en tvådimensionell storleksföränderlig, potentiellt heterogen tabellformad datastruktur med märkta axlar (rader och kolumner). Aritmetiska operationer justeras på både rad- och kolumnetiketter. Det kan ses som en diktliknande behållare för serieobjekt. Detta är den primära datastrukturen för Pandas .

Pandas DataFrame loc[] Syntax

Pandas DataFrame.loc attribut åtkomst till en grupp rader och kolumner efter etikett(er) eller en boolesk matris i den givna Pandas DataFrame .

Syntax: DataFrame.loc

Parameter: Ingen

Returnerar: Skalär, serie, dataram

Pandas DataFrame loc Property

Nedan finns några exempel på vilka vi kan använda Pandas DataFrame loc[]:

Exempel 1: Välj en enstaka rad och kolumn efter etikett med hjälp av loc[]

Använd DataFrame.loc-attributet för att komma åt en viss cell i den givna Pandas dataram med hjälp av index- och kolumnetiketter. Vi väljer sedan en enda rad och kolumn för etikett med hjälp av loc[].

Python3

# importing pandas as pd> import> pandas as pd> # Creating the DataFrame> df> => pd.DataFrame({> 'Weight'> : [> 45> ,> 88> ,> 56> ,> 15> ,> 71> ],> > 'Name'> : [> 'Sam'> ,> 'Andrea'> ,> 'Alex'> ,> 'Robin'> ,> 'Kia'> ],> > 'Age'> : [> 14> ,> 25> ,> 55> ,> 8> ,> 21> ]})> # Create the index> index_> => [> 'Row_1'> ,> 'Row_2'> ,> 'Row_3'> ,> 'Row_4'> ,> 'Row_5'> ]> # Set the index> df.index> => index_> # Print the DataFrame> print> (> 'Original DataFrame:'> )> print> (df)> # Corrected selection using loc for a specific cell> result> => df.loc[> 'Row_2'> ,> 'Name'> ]> # Print the result> print> (> ' Selected Value at Row_2, Column 'Name':'> )> print> (result)>

Produktion

Original DataFrame:  Weight Name Age Row_1 45 Sam 14 Row_2 88 Andrea 25 Row_3 56 Alex 55 Row_4 15 Robin 8 Row_5 71 Kia 21 Selected Value at Row_2, Column 'Name': Andrea 

Exempel 2: Välj Flera rader och kolumner

Använd DataFrame.loc-attributet för att returnera två av kolumnerna i den givna dataramen och välj sedan flera rader och kolumner som i exemplet nedan.

Python3

# importing pandas as pd> import> pandas as pd> # Creating the DataFrame> df> => pd.DataFrame({> 'A'> :[> 12> ,> 4> ,> 5> ,> None> ,> 1> ],> > 'B'> :[> 7> ,> 2> ,> 54> ,> 3> ,> None> ],> > 'C'> :[> 20> ,> 16> ,> 11> ,> 3> ,> 8> ],> > 'D'> :[> 14> ,> 3> ,> None> ,> 2> ,> 6> ]})> # Create the index> index_> => [> 'Row_1'> ,> 'Row_2'> ,> 'Row_3'> ,> 'Row_4'> ,> 'Row_5'> ]> # Set the index> df.index> => index_> # Print the DataFrame> print> (> 'Original DataFrame:'> )> print> (df)> # Corrected column names ('A' and 'D') in the result> result> => df.loc[:, [> 'A'> ,> 'D'> ]]> # Print the result> print> (> ' Selected Columns 'A' and 'D':'> )> print> (result)>

Produktion

Original DataFrame:  A B C D Row_1 12.0 7 20 14.0 Row_2 4.0 2 16 3.0 Row_3 5.0 54 11 NaN Row_4 NaN 3 3 2.0 Row_5 1.0 NaN 8 6.0 Selected Columns 'A' and 'D':  A D Row_1 12.0 14.0 Row_2 4.0 3.0 Row_3 5.0 NaN Row_4 NaN 2.0 Row_5 1.0 6.0 

Exempel 3: Välj mellan två rader eller kolumner

I det här exemplet skapar vi en pandas DataFrame med namnet 'df', ställer in anpassade radindex och använder sedan loc> accessor för att välja rader mellan 'Row_2' och 'Row_4' inklusive kolumnerna 'B' till 'D'. De valda raderna och kolumnerna skrivs ut, vilket visar användningen av etikettbaserad indexering med loc> .

Python3

# importing pandas as pd> import> pandas as pd> # Creating the DataFrame> df> => pd.DataFrame({> 'A'> : [> 12> ,> 4> ,> 5> ,> None> ,> 1> ],> > 'B'> : [> 7> ,> 2> ,> 54> ,> 3> ,> None> ],> > 'C'> : [> 20> ,> 16> ,> 11> ,> 3> ,> 8> ],> > 'D'> : [> 14> ,> 3> ,> None> ,> 2> ,> 6> ]})> # Create the index> index_> => [> 'Row_1'> ,> 'Row_2'> ,> 'Row_3'> ,> 'Row_4'> ,> 'Row_5'> ]> # Set the index> df.index> => index_> # Print the original DataFrame> print> (> 'Original DataFrame:'> )> print> (df)> # Select Rows Between 'Row_2' and 'Row_4'> selected_rows> => df.loc[> 'Row_2'> :> 'Row_4'> ]> print> (> ' Selected Rows:'> )> print> (selected_rows)> # Select Columns 'B' through 'D'> selected_columns> => df.loc[:,> 'B'> :> 'D'> ]> print> (> ' Selected Columns:'> )> print> (selected_columns)>

Produktion

Original DataFrame:  A B C D Row_1 12.0 7 20 14.0 Row_2 4.0 2 16 3.0 Row_3 5.0 54 11 NaN Row_4 NaN 3 3 2.0 Row_5 1.0 NaN 8 6.0 Selected Rows:  A B C D Row_2 4 2 16 3.0 Row_3 5 54 11 NaN Row_4 NaN 3 3 2.0 Selected Columns:  B C D Row_1 7 20 14.0 Row_2 2 16 3.0 Row_3 54 11 NaN Row_4 3 3 2.0 Row_5 NaN 8 6.0 

Exempel 4: Välj alternativa rader eller kolumner

I det här exemplet skapar vi en pandas DataFrame med namnet 'df', ställer in anpassade radindex och använder sedan iloc> accessor för att välja alternativa rader (varannan rad) och alternativa kolumner (varannan kolumn). De resulterande valen skrivs ut och visar användningen av heltalsbaserad indexering med iloc> .

Python3

# importing pandas as pd> import> pandas as pd> # Creating the DataFrame> df> => pd.DataFrame({> 'A'> : [> 12> ,> 4> ,> 5> ,> None> ,> 1> ],> > 'B'> : [> 7> ,> 2> ,> 54> ,> 3> ,> None> ],> > 'C'> : [> 20> ,> 16> ,> 11> ,> 3> ,> 8> ],> > 'D'> : [> 14> ,> 3> ,> None> ,> 2> ,> 6> ]})> # Create the index> index_> => [> 'Row_1'> ,> 'Row_2'> ,> 'Row_3'> ,> 'Row_4'> ,> 'Row_5'> ]> # Set the index> df.index> => index_> # Print the original DataFrame> print> (> 'Original DataFrame:'> )> print> (df)> # Select Alternate Rows> alternate_rows> => df.iloc[::> 2> ]> print> (> ' Alternate Rows:'> )> print> (alternate_rows)> # Select Alternate Columns> alternate_columns> => df.iloc[:, ::> 2> ]> print> (> ' Alternate Columns:'> )> print> (alternate_columns)>

Produktion

Original DataFrame:  A B C D Row_1 12.0 7 20 14.0 Row_2 4.0 2 16 3.0 Row_3 5.0 54 11 NaN Row_4 NaN 3 3 2.0 Row_5 1.0 NaN 8 6.0 Alternate Rows:  A B C D Row_1 12.0 7 20 14.0 Row_3 5.0 54 11 NaN Row_5 1.0 NaN 8 6.0 Alternate Columns:  A C Row_1 12.0 20 Row_2 4.0 16 Row_3 5.0 11 Row_4 NaN 3 Row_5 1.0 8 

Exempel 5: Använda villkor med Pandas loc

I det här exemplet skapar vi en pandas DataFrame med namnet 'df', ställer in anpassade radindex och använder loc> accessor för att välja rader baserat på villkor. Det visar att man väljer rader där kolumn 'A' har värden större än 5 och väljer rader där kolumn 'B' inte är null. De resulterande valen skrivs sedan ut, vilket visar användningen av villkorlig filtrering med loc> .

Python3

# importing pandas as pd> import> pandas as pd> # Creating the DataFrame> df> => pd.DataFrame({> 'A'> : [> 12> ,> 4> ,> 5> ,> None> ,> 1> ],> > 'B'> : [> 7> ,> 2> ,> 54> ,> 3> ,> None> ],> > 'C'> : [> 20> ,> 16> ,> 11> ,> 3> ,> 8> ],> > 'D'> : [> 14> ,> 3> ,> None> ,> 2> ,> 6> ]})> # Create the index> index_> => [> 'Row_1'> ,> 'Row_2'> ,> 'Row_3'> ,> 'Row_4'> ,> 'Row_5'> ]> # Set the index> df.index> => index_> # Print the original DataFrame> print> (> 'Original DataFrame:'> )> print> (df)> # Using Conditions with loc> # Example: Select rows where column 'A' is greater than 5> selected_rows> => df.loc[df[> 'A'> ]>> 5> ]> print> (> ' Rows where column 'A' is greater than 5:'> )> print> (selected_rows)> # Example: Select rows where column 'B' is not null> non_null_rows> => df.loc[df[> 'B'> ].notnull()]> print> (> ' Rows where column 'B' is not null:'> )> print> (non_null_rows)>

Produktion

Original DataFrame:  A B C D Row_1 12.0 7 20 14.0 Row_2 4.0 2 16 3.0 Row_3 5.0 54 11 NaN Row_4 NaN 3 3 2.0 Row_5 1.0 NaN 8 6.0 Rows where column 'A' is greater than 5:  A B C D Row_1 12.0 7 20 14.0 Row_3 5.0 54 11 NaN Rows where column 'B' is not null:  A B C D Row_1 12.0 7 20 14.0 Row_2 4.0 2 16 3.0 Row_3 5.0 54 11 NaN Row_4 NaN 3 3 2.0