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法學如何在 pandas DataFrame 的 .loc 屬性中應用切片索引器？
loc 是 pandas DataFrame 建構函式中的一個屬性，用於根據行/列標籤索引訪問 DataFrame 的元素。
.loc 屬性採用 DataFrame 行和列的標籤來訪問元素組。
.loc 屬性允許整數、整數列表、帶整數的切片物件以及布林陣列等作為輸入。如果 DataFrame 中找不到指定的標籤，則會引發 KeyError。
示例 1
在下面的示例中，我們已將切片索引器應用於 loc 屬性，以訪問第 1-3 行的值。此處包含起始值和結束值。
# importing pandas package
import pandas as pd
# create a Pandas DataFrame
df = pd.DataFrame({'Country':['Brazil','Canada','New Zealand','Iceland', 'India', 'Sri Lanka', 'United States'],
'Capital': [ 'Belmopan','Ottawa','Wellington','Reykjavik', 'New Delhi','Colombo', 'Washington D.C']})
print("DataFrame:")
print(df)
# Access the elements using slicing indexer
result = df.loc[1:3]
print("Output:")
print(result)輸出
輸出如下所示：
DataFrame: Country Capital 0 Brazil Belmopan 1 Canada Ottawa 2 New Zealand Wellington 3 Iceland Reykjavik 4 India New Delhi 5 Sri Lanka Colombo 6 United States Washington D.C Output: Country Capital 1 Canada Ottawa 2 New Zealand Wellington 3 Iceland Reykjavik
loc 屬性成功訪問了 3 行 (1-3) 的元素。
示例 2
現在，我們可以應用切片索引器來選擇多行標籤和列中的單個標籤。
# importing pandas package
import pandas as pd
# create a Pandas DataFrame
df = pd.DataFrame([['a','b'],['c','d'],['e','f'],['g','h']],
columns=['col1','col2'],
index = ['r1','r2','r3','r4'])
print("DataFrame:")
print(df)
# Access the elements using slicing indexer
result = df.loc['r1':'r3','col1']
print("Output:")
print(result)輸出
輸出如下所示：
DataFrame: col1 col2 r1 a b r2 c d r3 e f r4 g h Output: r1 a r2 c r3 e Name: col1, dtype: object
我們可以注意到，切片的起始和結束位置都包含在選擇行標籤中。
更新於：2022年3月8日
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