Python pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy.take用法及代码示例

用法: property DataFrameGroupBy.take

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 属性中的实际值进行索引。我们根据元素在对象中的实际位置进行索引。

参数：

indices：array-like

一个整数数组，指示要采取的位置。

axis：{0 或 ‘index’，1 或 ‘columns’，无}，默认 0

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。

is_copy：bool

在pandas 1.0之前，可以指定is_copy=False来保证返回值是一个实际的副本。从 pandas 1.0 开始，take 总是返回一个副本，因此不推荐使用该关键字。

**kwargs：

为了与 numpy.take() 兼容。对输出没有影响。

taken：与调用者相同的类型: array-like 包含取自对象的元素。

例子：

>>> df = pd.DataFrame([('falcon', 'bird', 389.0),
...                    ('parrot', 'bird', 24.0),
...                    ('lion', 'mammal', 80.5),
...                    ('monkey', 'mammal', np.nan)],
...                   columns=['name', 'class', 'max_speed'],
...                   index=[0, 2, 3, 1])
>>> df
     name   class  max_speed
0  falcon    bird      389.0
2  parrot    bird       24.0
3    lion  mammal       80.5
1  monkey  mammal        NaN

沿轴 0(默认)在位置 0 和 3 处获取元素。

请注意，实际选择的索引(0 和 1)如何与我们选择的索引 0 和 3 不对应。这是因为我们选择的是第 0 行和第 3 行，而不是索引等于 0 和 3 的行。

>>> df.take([0, 3])
     name   class  max_speed
0  falcon    bird      389.0
1  monkey  mammal        NaN

沿轴 1 获取索引 1 和 2 处的元素(列选择)。

>>> df.take([1, 2], axis=1)
    class  max_speed
0    bird      389.0
2    bird       24.0
3  mammal       80.5
1  mammal        NaN

我们可以使用负整数作为正索引的元素，从对象的末尾开始，就像 Python 列表一样。

>>> df.take([-1, -2])
     name   class  max_speed
1  monkey  mammal        NaN
3    lion  mammal       80.5

相关用法

注：本文由纯净天空筛选整理自pandas.pydata.org大神的英文原创作品 pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy.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。

用法:

参数：

返回：

例子：