Python Pandas DataFrame.loc[]用法及代碼示例

Pandas DataFrame是帶有標簽軸(行和列)的二維大小可變的，可能是異構的表格數據結構。算術運算在行和列標簽上對齊。可以將其視為Series對象的dict-like容器。這是 Pandas 的主要數據結構。

Pandas DataFrame.loc屬性通過給定DataFrame中的標簽或布爾數組訪問一組行和列。

用法： DataFrame.loc

參數：沒有

返回：標量，係列，DataFrame

範例1：采用DataFrame.loc屬性以使用索引和列標簽訪問給定 DataFrame 中的特定單元格。

# 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(df)

輸出：

現在我們將使用DataFrame.loc屬性可返回“行”標簽對應的“名稱”列中顯示的值。

# return the value 
result = df.loc['Row_2', 'Name'] 
  
# Print the result 
print(result)

輸出：

正如我們在輸出中看到的，DataFrame.loc屬性已成功返回給定DataFrame中所需位置的值。

範例2：采用DataFrame.loc屬性以返回給定Dataframe中的兩個列。

# 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(df)

輸出：

現在我們將使用DataFrame.loc屬性，以返回 DataFrame 的“ A”和“ D”列中顯示的值。

# return the values. 
result = df.loc[:, ['A', 'D']] 
  
# Print the result 
print(result)

輸出：

正如我們在輸出中看到的，DataFrame.loc屬性已成功返回 DataFrame 的所需列。

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自Shubham__Ranjan大神的英文原創作品 Python | Pandas DataFrame.loc[]。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。