Python Pandas Series.xs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 系列是带有轴标签的一维ndarray。标签不必是唯一的，但必须是可哈希的类型。该对象同时支持基于整数和基于标签的索引，并提供了许多方法来执行涉及索引的操作。

Pandas Series.xs()函数从Series /DataFrame返回给定键值的横截面。

用法：Series.xs(key, axis=0, level=None, drop_level=True)

参数：
key:标签包含在索引中，或部分包含在MultiIndex中。
axis:在其上检索横截面的轴。
level:如果 key 部分包含在MultiIndex中，请指明使用了哪些级别。可以通过标签或位置引用级别。
drop_level:如果为False，则返回与self具有相同级别的对象。

返回：系列或 DataFrame

范例1：采用Series.xs()函数返回给定Series对象的横截面以获取传递的键值。

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 
  
# Creating the Series 
sr = pd.Series(['New York', 'Chicago', 'Toronto', 'Lisbon', 'Rio']) 
  
# Creating the row axis labels 
sr.index = ['City 1', 'City 2', 'City 3', 'City 4', 'City 5']  
  
# Print the series 
print(sr)

输出：

现在我们将使用Series.xs()函数返回给定系列对象的横截面。

# return cross-section corresponding to 
# the 'City 4' label 
sr.xs(key = 'City 4')

输出：

正如我们在输出中看到的，Series.xs()函数已返回“里斯本”作为给定Series对象的横截面。

范例2：采用Dataframe.xs()函数返回给定Dataframe对象的横截面以获取传递的键值。

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 
  
# Creating the Dataframe 
df = pd.DataFrame({'num_legs':[4, 4, 2, 2], 
                  'num_wings':[0, 0, 2, 2], 
                  'class':['Mammal', 'Mammal', 'Mammal', 'Bird'], 
                  'animal':['Cow', 'Elephant', 'Deer', 'Sparrow'], 
                  'locomotion':['Walks', 'Walks', 'Walks', 'Flies']}) 
  
# setting the index 
df = df.set_index(['class', 'animal', 'locomotion']) 
  
# Print the Dataframe 
print(df)

输出：

现在我们将使用Dataframe.xs()函数返回给定Dataframe对象的横截面。

# return cross-section corresponding to 
# the 'Mammal' label 
sr.xs(key = 'Mammal')

输出：

正如我们在输出中看到的，Dataframe.xs()函数已针对传递的键值返回给定Dataframe对象的横截面。

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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 Series.xs。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。