정수 인덱스로 팬더 시리즈/데이터프레임 행 선택

정수 인덱스로 팬더 시리즈/데이터프레임 행 선택

왜 그런지 궁금하다df[2]는 지원되지 않습니다만,df.ix[2]그리고.df[2:3]둘 다 일해요.

In [26]: df.ix[2]
Out[26]: 
A    1.027680
B    1.514210
C   -1.466963
D   -0.162339
Name: 2000-01-03 00:00:00

In [27]: df[2:3]
Out[27]: 
                  A        B         C         D
2000-01-03  1.02768  1.51421 -1.466963 -0.162339

기대하겠습니다.df[2]같은 방법으로 일하다df[2:3]Python 인덱싱 규칙과 일치해야 합니다.단일 정수로 인덱싱 행을 지원하지 않는 설계상의 이유가 있습니까?

에코 @HYRY, "0.11의 새로운 문서"

http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html

여기 새로운 오퍼레이터가 있습니다..iloc정수 인덱스만 지원하는 설명 및.loc라벨 색인만 지원하는 설명

예: 이 시나리오를 상상합니다.

In [1]: df = pd.DataFrame(np.random.rand(5,2),index=range(0,10,2),columns=list('AB'))

In [2]: df
Out[2]: 
          A         B
0  1.068932 -0.794307
2 -0.470056  1.192211
4 -0.284561  0.756029
6  1.037563 -0.267820
8 -0.538478 -0.800654

In [5]: df.iloc[[2]]
Out[5]: 
          A         B
4 -0.284561  0.756029

In [6]: df.loc[[2]]
Out[6]: 
          A         B
2 -0.470056  1.192211

[]행 슬라이스(라벨 위치별)만

DataFrame 인덱싱 연산자의 주요 목적은 다음과 같습니다.[]컬럼을 선택하는 것입니다.

인덱싱 연산자는 문자열 또는 정수를 전달받으면 해당 이름의 열을 검색하여 시리즈로 반환하려고 합니다.

위의 질문에서는 다음과 같습니다.df[2]정수값과 일치하는 열 이름을 검색합니다.2이 열은 존재하지 않습니다.KeyError인스톨 됩니다.

---

슬라이스 표기법을 사용하면 DataFrame 인덱싱 연산자가 행을 선택하도록 동작을 완전히 변경합니다.

묘하게도 슬라이스를 지정하면 DataFrame 인덱싱 연산자가 행을 선택하고 정수 위치 또는 인덱스 레이블별로 선택할 수 있습니다.

df[2:3]

이 슬라이스는 마지막 요소를 제외하고 정수 위치가 2 ~3인 행에서 시작합니다.그래서, 한 줄만.다음은 세 번째 행마다 정수 위치 6에서 시작하여 20을 포함하지 않는 행을 선택합니다.

df[6:20:3]

DataFrame 인덱스에 문자열이 있는 경우 문자열 레이블로 구성된 슬라이스를 사용할 수도 있습니다.자세한 내용은 .iloc vs.loc에서 이 솔루션을 참조하십시오.

이 슬라이스 표기법은 명시적이지 않고 거의 사용되지 않기 때문에 인덱싱 연산자와 함께 사용하는 경우는 거의 없습니다.열로 썰 때, 잘게 썬다..loc/.iloc.

Data Frame은 Series의 딕트라고 생각하시면 됩니다. df[key]컬럼 인덱스를 선택하려고 하다keySeries 개체를 반환합니다.

그러나 []개의 안쪽을 슬라이스하면 행이 슬라이스됩니다.이것은 매우 일반적인 조작이기 때문입니다.

상세한 것에 대하여는, 다음의 문서를 참조해 주세요.

http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#basics

panda 테이블에 대한 인덱스 기반 액세스를 위해 테이블을 Numpy 어레이로 변환하는 numpy.as_array 옵션을 고려할 수도 있습니다.

np_df = df.as_matrix()

그리고 나서.

np_df[i] 

효과가 있을 거야

소스 코드를 확인할 수 있습니다.

DataFrame 기능을 _slice()을 내다DataFrameaxis이치노__getitem__()★★★★★★에DataFrame는, 「」를 기동하고 때에 _slice() 그_slice()0으로 하다

다음과 같은 간단한 실험을 수행할 수 있습니다.

print df._slice(slice(0, 2))
print df._slice(slice(0, 2), 0)
print df._slice(slice(0, 2), 1)

이렇게 데이터 프레임을 루프할 수 있습니다.

for ad in range(1,dataframe_c.size):
    print(dataframe_c.values[ad])

나는 보통 에 찬성한다..loc/.ilocTed "Data Frame" 데이터 프레임 "Ted " "Data Frame" "Ted "Data Frame" (데이터 프레임) , 「 」를 참조해 주세요.df.T[2] 2행 입니다.df.

언급URL : https://stackoverflow.com/questions/16096627/selecting-a-row-of-pandas-series-dataframe-by-integer-index