の データフレーム.loc[] DataFrame 内のラベルまたはブール配列によって行と列のグループを取得するために使用されます。インデックス ラベルのみを受け取り、呼び出し元の DataFrame に存在する場合は、行、列、または DataFrame を返します。
の データフレーム.loc[] ラベルベースですが、ブール配列とともに使用できます。
許可される入力 。場所[] は：
- 単一ラベル、例: 7 または ある 。ここ、 7 インデックスのラベルとして解釈されます。
- ラベルのリストまたは配列。例: ['x'、'y'、'z']。
- ラベル付きオブジェクトをスライスします。例: 'x':'f'。
- 同じ長さのブール配列。例えば[真、真、偽]。
構文
pandas.DataFrame.loc[]
パラメーター
なし
戻り値
スカラー、シリーズ、またはデータフレームを返します。
例
# パンダをPDとしてインポート
二分木と二分探索木
import pandas as pd # Creating the DataFrame info = pd.DataFrame({'Age':[32, 41, 44, 38, 33], 'Name':['Phill', 'William', 'Terry', 'Smith', 'Parker']}) # Create the index index_ = ['Row_1', 'Row_2', 'Row_3', 'Row_4', 'Row_5'] # Set the index info.index = index_ # return the value final = info.loc['Row_2', 'Name'] # Print the result print(final) 出力：
William
例2:
# importing pandas as pd import pandas as pd # Creating the DataFrame info = pd.DataFrame({'P':[28, 17, 14, 42, None], 'Q':[15, 23, None, 15, 12], 'R':[11, 23, 16, 32, 42], 'S':[41, None, 34, 25, 18]}) # Create the index index_ = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'] # Set the index info.index = index_ # Print the DataFrame print(info) 出力：
P Q R S A 28.0 15.0 11 41.0 B 17.0 23.0 23 NaN C 14.0 NaN 16 34.0 D 42.0 15.0 32 25.0 E NaN 12.0 42 18.0
さて、私たちは使わなければなりません データフレーム.loc 属性を使用して、DataFrame に存在する値を返します。
# return the values result = info.loc[:, ['P', 'S']] # Print the result print(result)
出力：
P S A 28.0 41.0 B 17.0 NaN C14.0 34.0 D 42.0 25.0 ENaN 18.0