Pandas 係列是帶有軸標簽的一維ndarray。標簽不必是唯一的,但必須是可哈希的類型。該對象同時支持基於整數和基於標簽的索引,並提供了許多方法來執行涉及索引的操作。
Pandas Series.select()
函數返回與軸標簽匹配條件相對應的數據。我們將函數名稱作為參數傳遞給該函數,該函數將應用於所有索引標簽。選擇滿足條件的索引標簽。
用法: Series.select(crit, axis=0)
參數:
crit:在每個索引(標簽)上調用。應該返回True或False
axis:整數值
返回:選擇:與調用者類型相同
範例1:采用Series.select()
函數,以從給定Series對象的索引標簽甚至結尾的所有城市中選擇所有城市的名稱。
# importing pandas as pd
import pandas as pd
# Creating the Series
sr = pd.Series(['New York', 'Chicago', 'Toronto', 'Lisbon', 'Rio', 'Moscow'])
# Create the Datetime Index
index_ = ['City 1', 'City 2', 'City 3', 'City 4', 'City 5', 'City 6']
# set the index
sr.index = index_
# Print the series
print(sr)
輸出:
現在我們將使用Series.select()
函數選擇所有這些城市的名稱,它們的索引標簽以偶數整數結尾。
# Define a function to Select those cities whose index
# label's last character is an even integer
def city_even(city):
# if last character is even
if int(city[-1]) % 2 == 0:
return True
else:
return False
# Call the function and select the values
selected_cities = sr.select(city_even, axis = 0)
# Print the returned Series object
print(selected_cities)
輸出:
正如我們在輸出中看到的,Series.select()
函數已成功返回所有符合給定條件的城市。
範例2:采用Series.select()
函數從給定的Series對象中選擇“可口可樂”和“雪碧”的銷售額。
# importing pandas as pd
import pandas as pd
# Creating the Series
sr = pd.Series([100, 25, 32, 118, 24, 65])
# Create the Index
index_ = ['Coca Cola', 'Sprite', 'Coke', 'Fanta', 'Dew', 'ThumbsUp']
# set the index
sr.index = index_
# Print the series
print(sr)
輸出:
現在我們將使用Series.select()
函數從給定的Series對象中選擇列出的飲料的銷售。
# Function to select the sales of
# Coca Cola and Sprite
def show_sales(x):
if x == 'Sprite' or x == 'Coca Cola':
return True
else:
return False
# Call the function and select the values
selected_cities = sr.select(show_sales, axis = 0)
# Print the returned Series object
print(selected_cities)
輸出:
正如我們在輸出中看到的,Series.select()
函數已成功返回給定Series對象中所需飲料的銷售數據。
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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 Series.select()。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。