Python loc() 函数 – 从数据集中提取值

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嘿读者们！在本文中，我们将详细介绍Python loc() 函数的功能。那么，让我们开始吧！

Python loc() 函数的工作原理

Python 包含各种模块，这些模块具有处理和操作数据值的内置函数。

Pandas 模块就是这样的一个模块。

Pandas 模块使我们能够处理包含大量数据的大型数据集。

这就是Python loc() function出现的时候。loc() 函数帮助我们轻松地从数据集中检索数据值。

使用 loc() 函数，我们可以根据传递给函数的索引值访问特定行或列中的数据值。

句法：

pandas.DataFrame.loc[index label]

我们需要提供希望在输出中表示整个数据的索引值。

索引标签可以是以下值之一：

  • 单个标签 – 示例：字符串
  • 字符串列表
  • 带标签的切片对象
  • 标签数组的列表等。

因此，我们可以使用 loc() 函数根据索引标签从数据集中检索特定记录。

注意：如果传递的索引不作为标签存在，则返回KeyError。

现在让我们使用以下示例重点关注相同的实现。

Python loc() 函数示例

让我们首先使用 Pandas 模块中的数据框创建一个包含一组数据值的数据框，如下所示：

import pandas as pd
data = pd.DataFrame([[1,1,1], [4,4,4], [7,7,7], [10,10,10]],
     index=['Python', 'Java', 'C','Kotlin'],
     columns=['RATE','EE','AA'])
print(data)

数据框：

    RATE    EE  AA
Python  1   1   1
Java    4   4   4
C   7   7   7
Kotlin  10  10  10

创建具有定义的值集的数据框后，现在让我们尝试检索具有特定索引的数据值的一组行或列，如下所示：

从数据框中提取一行

print(data.loc['Python'])

因此，使用上述命令，我们提取了与索引标签“Python”关联的所有数据值。

输出：

RATE    1
EE      1
AA      1
Name: Python, dtype: int64

从数据框中提取多行

现在让我们尝试使用以下命令同时提取与多个索引关联的数据行和列。

print(data.loc[['Python','C']])

输出：

          RATE  EE  AA
Python     1    1    1
C          7    7    7

使用 Python loc() 提取行范围

print(data.loc['Python':'C'])

在这里，我们使用切片对象作为标签来显示与从“Python”到“C”的标签关联的行和列。

输出：

          RATE  EE  AA
Python     1   1   1
Java       4   4   4
C          7   7   7

结论

至此，我们这个话题就结束了。如果您遇到任何问题，请随时在下面发表评论。

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参考