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法學獲取 Pandas DataFrame 的前 n 條記錄
使用 Pandas 處理大型資料集通常是一項艱鉅的任務，尤其是在檢索資料集的前幾條記錄時。在本文中，我們將探討獲取 Pandas DataFrame 的前 n 條記錄的各種方法。
安裝和語法
在繼續實現之前，我們必須確保 Pandas 已安裝在我們的系統上，因此請在您的終端中執行 pip 命令：
pip install pandas
安裝完成後，我們可以建立一個 DataFrame 或載入 CSV 檔案，然後檢索前 N 條記錄。
演算法
可以透過多種方法獲取 Pandas DataFrame 的前 n 個條目，但我們將堅持使用最常用的技術和函式，例如：
df.head(n) - 獲取 DataFrame 的前 n 行。如果未指定，則 n 的預設值為 5。
df.iloc[:n] - 使用基於整數的索引獲取 DataFrame 的前 n 行。
df.loc[:n] - 使用基於標籤的索引獲取 DataFrame 的前 n 行。
df[:n] - 這是 Python 中的切片運算子，眾所周知，它可以從列表、字串和可迭代物件中獲取子集元素。因此，此語法隱式地使用切片運算子獲取指定的前 N 行。
示例
假設我們有一個包含有關多個人的資訊的資料集，我們想探索不同的方法來檢索此資料的前 10 行。為此，我們可以將此資料載入到 Pandas DataFrame 中並分析可用的不同方法。
import pandas as pd
# Make a placeholder dataframe
df = pd.DataFrame(
{
'Name': ['John', 'Mary', 'Peter', 'Jane', 'Mike', 'Alex', 'Sandy', 'Ben', 'Alice', 'Mary', 'Cooper', 'Darth', 'Vader'],
'Age': [25, 32, 18, 45, 27, 39, 32, 19, 29, 32, 18, 45, 27],
'Country': ['USA', 'Canada', 'UK', 'Australia', 'USA', 'Canada', 'UK', 'Australia', 'USA', 'Canada', 'UK', 'Australia', 'USA']
}
)
# Retrieve first 5 records using df.head(n)
print(df.head(5), end="\n-------------------\n")
# Retrieve first 5 records using df.iloc[:n]
print(df.iloc[:5], end="\n-------------------\n")
# Retrieve first 5 records using df.loc[:n]
print(df.loc[:5], end="\n-------------------\n")
# Retrieve first 5 records using df[:n]
print(df[:5], end="\n-------------------\n")
輸出
Name Age Country
0 John 25 USA
1 Mary 32 Canada
2 Peter 18 UK
3 Jane 45 Australia
4 Mike 27 USA
-------------------
Name Age Country
0 John 25 USA
1 Mary 32 Canada
2 Peter 18 UK
3 Jane 45 Australia
4 Mike 27 USA
-------------------
Name Age Country
0 John 25 USA
1 Mary 32 Canada
2 Peter 18 UK
3 Jane 45 Australia
4 Mike 27 USA
5 Alex 39 Canada
-------------------
Name Age Country
0 John 25 USA
1 Mary 32 Canada
2 Peter 18 UK
3 Jane 45 Australia
4 Mike 27 USA
-------------------
解釋
df.head(n) 返回 DataFrame 的前 10 行。
df.iloc[:10] 使用基於整數的索引返回 DataFrame 的前 10 行。
df.loc[:9] 使用基於標籤的索引返回 DataFrame 的前 10 行。
df[:10] 使用切片運算子返回 DataFrame 的前 10 行。
應用
資料分析需要能夠快速訪問 DataFrame 的前 n 個條目。這有許多用途，包括：
探索性資料分析 - 快速瞭解資料的結構和內容。
提取資料子集 用於機器學習的測試和訓練目的。
繪製資料子集 將改進資料視覺化。
結論
在這篇文章中，我們學習了一系列 Pandas 方法，包括 df.head(n)、df.iloc[:n]、df.loc[:n] 和 df[:n] 來獲取指定的前 N 行。我們還研究了獲取 Pandas DataFrame 的前 n 個條目的多種方法。如果您熟悉這些過程，您可以快速處理大型資料集，瞭解資料集的資料型別和性質，並有效地分析它們。
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