Có cách nào để truy cập vào phần tử đầu tiên của một loạt mà không biết chỉ mục của nó không?
Giả sử tôi có loạt bài sau:
import pandas as pd
key='MCS096'
SUBJECTS = pd.DataFrame[
{
"ID": pd.Series[[146], index=[145]],
"study": pd.Series[["MCS"], index=[145]],
"center": pd.Series[["Mag"], index=[145]],
"initials": pd.Series[["MCS096"], index=[145]],
}
]
In ra SUBJECTS
:
print[SUBJECTS[SUBJECTS.initials==key]['ID']]
>>> 145 146
>>> Name: ID, dtype: int64
Làm thế nào tôi có thể nhận được giá trị 146 ở đây mà không cần sử dụng INDEX 145?
Cú pháp chính xác để trả về giá trị đầu tiên của loạt gấu trúc là gì?
Bạn có thể nhận được hàng đầu tiên với ILOC [0] và hàng cuối cùng với ILOC [-1]. Nếu bạn muốn nhận giá trị của phần tử, bạn có thể làm với ILOC [0] ['Cột_Name'], ILOC [-1] ['Cột_Name'].
df = pd.DataFrame[[[1, 2], [3, 4]], ['a', 'b'], ['A', 'B']] df['A'].iloc[0] # first item in a Series [Column]
Sê -ri Pandas Chọn giá trị đầu tiên với các ví dụ mã
Xin chào tất cả mọi người, trong bài đăng này, chúng ta sẽ xem xét cách giải quyết vấn đề giá trị đầu tiên của Pandas Sê -ri bằng ngôn ngữ máy tính.
Sử dụng nhiều ví dụ trong thế giới thực, chúng tôi đã trình diễn cách khắc phục dòng Pandas Chọn lỗi giá trị đầu tiên.
Làm thế nào để bạn nhận được giá trị đầu tiên từ một khung dữ liệu trong Python?
Chọn & In hàng đầu tiên của DataFrame bằng Head [] nó sẽ trả về hàng đầu tiên của DataFrame dưới dạng đối tượng DataFrame. Sử dụng hàm Head [], chúng tôi đã tìm nạp hàng đầu tiên của DataFrame dưới dạng DataFrame và sau đó chỉ in nó.
Đầu tiên [] trong gấu trúc là gì?
Pandas dataFrame Phương thức First [] Phương thức đầu tiên [] Phương thức trả về n hàng đầu tiên, dựa trên giá trị được chỉ định. Chỉ số phải là ngày để phương pháp này hoạt động như mong đợi.
output:
- b.
- c. DTYPE: Đối tượng. Truy cập hoặc truy xuất ba yếu tố cuối cùng trong loạt: # Tạo một chuỗi. Nhập GANDAS dưới dạng PD. Nhập khẩu Numpy dưới dạng NP. data = np.array [['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f']] s = pd.series [dữ liệu] # truy xuất ba yếu tố cuối cùng. In S [ - 3:] Đầu ra:
- d.
- e.
- f.
Để chỉ trích xuất phần tử đầu tiên từ một danh sách, chúng ta có thể sử dụng hàm SAPPLY và truy cập phần tử đầu tiên bằng dấu ngoặc vuông. Ví dụ: nếu chúng ta có một danh sách có tên danh sách chứa 5 phần tử, mỗi phần tử chứa 20 phần tử thì phần tử phụ đầu tiên có thể được trích xuất bằng cách sử dụng lệnh saply [danh sách, "[", 1] .06-mar-2021
Làm thế nào để bạn chọn giá trị đầu tiên trong danh sách Python?
Trong danh sách Python không được chỉ số bằng không, do đó, phần tử đầu tiên có sẵn tại Index 0. Tương tự, chúng ta cũng có thể sử dụng cú pháp cắt [: 1] để có được phần tử đầu tiên của danh sách trong Python.29-SEPT-2020
Làm thế nào để bạn tìm thấy giá trị đầu tiên của khung dữ liệu?
Nhận hàng gấu trúc đầu tiên bằng cách sử dụng tại [] Hàm này lấy tên cột cùng với chỉ mục hàng đầu tiên để hiển thị hàng đầu tiên của dataFrame.16-SEPT-2022
Làm thế nào để bạn gọi giá trị đầu tiên trong cột DataFrame?
Nhận giá trị đầu tiên của một cột trong Pandas DataFrame
- Nhận giá trị đầu tiên của một cột dựa trên tên cột. Sử dụng IAT [] bằng ILOC []
- Nhận giá trị đầu tiên của một cột dựa trên vị trí chỉ mục cột.
ILOC [] trong Python là gì?
Hàm ILOC [] trong Python được xác định trong mô -đun Pandas giúp chúng tôi chọn một hàng hoặc cột cụ thể từ tập dữ liệu. Sử dụng phương thức ILOC trong Python, chúng ta có thể dễ dàng truy xuất bất kỳ giá trị cụ thể nào từ một hàng hoặc cột bằng cách sử dụng các giá trị chỉ mục.31-may-2022
Làm cách nào để tìm cột đầu tiên của một loạt?
Sử dụng gấu trúc. Khung dữ liệu. ILOC để có được cột đầu tiên như một chuỗi
- df = pd. DataFrame [{"chữ cái": ["a", "b", "c"], "số": [1, 2, 3]}]]
- first_column = df. ILOC [:, 0] Nhận cột đầu tiên của `df`
- print[first_column]
- print[type[first_column]]
Cải thiện bài viết
Lưu bài viết
Cải thiện bài viết
Lưu bài viết
Đọc
Hãy để thảo luận về các cách khác nhau để truy cập vào các yếu tố của loạt gandas đã cho.
Đầu tiên tạo ra một loạt gấu trúc.
Đầu ra: & nbsp; Ví dụ #1: Nhận phần tử đầu tiên của chuỗi
Example #1: Get the first element of series
Output:
& nbsp; Ví dụ #2: Truy cập nhiều yếu tố bằng cách cung cấp vị trí của mục
Example
#2: Access multiple elements by providing position of item
Đầu ra: & nbsp; Ví dụ #3: truy cập 5 yếu tố đầu tiên trong loạt
Example #3: Access first 5 elements in Series
Đầu ra: & nbsp; Ví dụ #4: Nhận 10 yếu tố cuối cùng trong loạt
Example #4: Get last 10 elements in Series
Đầu ra: & NBSP; Ví dụ #5: Truy cập nhiều yếu tố bằng cách cung cấp nhãn của chỉ mục
Example #5: Access multiple elements by providing label of index
import
pandas as pd
import
numpy as np
ser
=
print[SUBJECTS[SUBJECTS.initials==key]['ID']]
>>> 145 146
>>> Name: ID, dtype: int64
0print[SUBJECTS[SUBJECTS.initials==key]['ID']]
>>> 145 146
>>> Name: ID, dtype: int64
1print[SUBJECTS[SUBJECTS.initials==key]['ID']]
>>> 145 146
>>> Name: ID, dtype: int64
2print[SUBJECTS[SUBJECTS.initials==key]['ID']]
>>> 145 146
>>> Name: ID, dtype: int64
3print[SUBJECTS[SUBJECTS.initials==key]['ID']]
>>> 145 146
>>> Name: ID, dtype: int64
4=
print[SUBJECTS[SUBJECTS.initials==key]['ID']]
>>> 145 146
>>> Name: ID, dtype: int64
6print[SUBJECTS[SUBJECTS.initials==key]['ID']]
>>> 145 146
>>> Name: ID, dtype: int64
7print[SUBJECTS[SUBJECTS.initials==key]['ID']]
>>> 145 146
>>> Name: ID, dtype: int64
8print[SUBJECTS[SUBJECTS.initials==key]['ID']]
>>> 145 146
>>> Name: ID, dtype: int64
9Các
Output: