Python pandas.Series.take用法及代碼示例

用法:
Series.take(indices, axis=0, is_copy=None, **kwargs)

沿軸返回給定位置索引中的元素。

這意味著我們沒有根據對象的 index 屬性中的實際值進行索引。我們根據元素在對象中的實際位置進行索引。

參數：

indices：array-like

一個整數數組，指示要采取的位置。

axis：{0 或 ‘index’，1 或 ‘columns’，無}，默認 0

選擇元素的軸。 0 表示我們正在選擇行，1 表示我們正在選擇列。

is_copy：bool

在pandas 1.0之前，可以指定is_copy=False來保證返回值是一個實際的副本。從 pandas 1.0 開始，take 總是返回一個副本，因此不推薦使用該關鍵字。

**kwargs：

為了與 numpy.take() 兼容。對輸出沒有影響。

taken：與調用者相同的類型: array-like 包含取自對象的元素。

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

沿軸 0(默認)在位置 0 和 3 處獲取元素。

請注意，實際選擇的索引(0 和 1)如何與我們選擇的索引 0 和 3 不對應。這是因為我們選擇的是第 0 行和第 3 行，而不是索引等於 0 和 3 的行。

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

沿軸 1 獲取索引 1 和 2 處的元素(列選擇)。

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

我們可以使用負整數作為正索引的元素，從對象的末尾開始，就像 Python 列表一樣。

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

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自pandas.pydata.org大神的英文原創作品 pandas.Series.take。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。

用法:

參數：

返回：

例子：