Python Pandas dataframe.take()用法及代码示例

Python是进行数据分析的一种出色语言，主要是因为以数据为中心的python软件包具有奇妙的生态系统。 Pandas是其中的一种，使导入和分析数据更加容易。

Pandas dataframe.take()函数沿轴返回给定位置索引中的元素。这意味着我们没有根据对象的index属性中的实际值建立索引。我们正在根据元素在对象中的实际位置建立索引。

用法：DataFrame.take(indices, axis=0, convert=None, is_copy=True, **kwargs)

参数:
indices:一个整数数组，指示要采取的位置。
axis:选择元素的轴。 0表示我们正在选择行，1表示我们正在选择列
convert:是否将负索引转换为正索引。例如，-1将映射到len(axis)-1。转换类似于索引常规Python列表的行为。
is_copy:是否返回原始对象的副本。
** kwargs：为了与numpy.take()兼容。对输出没有影响。

返回:array-like包含从对象获取的元素。

要链接到代码中使用的CSV文件，请单击此处

范例1：采用take()函数在索引轴上获取一些值。

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 
  
# Creating the dataframe  
df = pd.read_csv("nba.csv") 
  
# Print the dataframe 
df

现在，我们将修改索引标签以进行演示。现在，标签的编号从0到914。

# double the value of index labels 
df.index = df.index * 2
  
# Print the modified dataframe 
df

让我们取0、1和2位置的值

# take values at input position over the index axis 
  
df.take([0, 1, 2], axis = 0)

输出：

正如我们在输出中看到的那样，值是根据位置而不是索引标签选择的。

范例2：采用take()函数在列轴上的位置0、1和2处取值。

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 
  
# Creating the dataframe  
df = pd.read_csv("nba.csv") 
  
# Print the dataframe 
df

现在，我们将在列轴上的位置0、1和2处获取值。

# take values over the column axis. 
  
df.take([0, 1, 2], axis = 1)

输出：

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注：本文由纯净天空筛选整理自Shubham__Ranjan大神的英文原创作品 Python | Pandas dataframe.take()。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。