Indexering i Pandas:
Indexering i pandor innebär helt enkelt att välja specifika rader och kolumner med data från en DataFrame. Indexering kan innebära att man väljer alla rader och några av kolumnerna, några av raderna och alla kolumner, eller några av var och en av raderna och kolumnerna. Indexering kan också kallas Val av delmängd .

Skådespelerskan Rubina Dilaik

Låt oss se några exempel på indexering i Pandas. I den här artikeln använder vinba.csv>för att ladda ner CSV-filen, klicka på Funktionsbeskrivning Dataframe.head() Återgå toppen n>rader i en dataram. Dataframe.tail() Återgå bottenn>rader i en dataram. Dataframe.at[] Få åtkomst till ett enskilt värde för ett rad/kolumnetikettpar. Dataframe.iat[] Få tillgång till ett enstaka värde för ett rad/kolumnpar efter heltalsposition. Dataframe.tail() Rent heltalspositionsbaserad indexering för val efter position. DataFrame.lookup() Etikettbaserad snygg indexeringsfunktion för DataFrame. DataFrame.pop() Lämna tillbaka föremålet och släpp det från ramen. DataFrame.xs() Returnerar ett tvärsnitt (rad(er) eller kolumn(er)) från DataFrame. DataFrame.get() Hämta objekt från objekt för given nyckel (DataFrame-kolumn, panelskiva, etc.). DataFrame.isin() Returnera boolesk DataFrame som visar om varje element i DataFrame finns i värden. DataFrame.where() Returnera ett objekt med samma form som jaget och vars motsvarande poster är från jaget där cond är Sant och i övrigt är från andra. DataFrame.mask() Returnera ett objekt med samma form som jaget och vars motsvarande poster är från jaget där cond är Falskt och i övrigt är från andra. DataFrame.query() Fråga kolumnerna i en ram med ett booleskt uttryck. DataFrame.insert() Infoga kolumn i DataFrame på angiven plats.