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法律研究如何在 Pandas 中獲取 Series 的幾行資料？
Pandas 中的 Series 的索引用於訪問 Series 中的元素，同樣，我們也可以使用**切片**技術從 Series 物件中獲取一組值。換句話說，我們可以從 Pandas Series 物件中檢索子集。此過程類似於 NumPy 陣列切片。
可以透過定義 Series 的起始和終點索引值來檢索一些元素集。
示例
# importing required packages
import pandas as pd
import numpy as np
# creating pandas Series object
series = pd.Series(np.random.rand(10))
print(series)
print('
Retrieve first 3 elements')
# accessing elements by using index values
print(series[0:3])
print('
Retrieve 3 elements from middle')
# accessing elements by using index values
print(series[4:7])解釋
在這個例子中，我們建立了一個帶有位置索引值的 Series 物件，資料是使用 NumPy 隨機模組生成的隨機值。
在這裡，我們透過定義起始和結束值（使用 Series 名稱“series[start:end]”）從 Series 物件中檢索了一組行。
輸出
0 0.445380 1 0.644535 2 0.961340 3 0.242597 4 0.272414 5 0.126234 6 0.579381 7 0.358938 8 0.542832 9 0.476023 dtype: float64 Retrieve first 3 elements 0 0.445380 1 0.644535 2 0.961340 dtype: float64 Retrieve 3 elements from middle 4 0.272414 5 0.126234 6 0.579381 dtype: float64
輸出
上面程式碼塊的第一部分表示整個 Series 物件，第二部分是透過定義從 0 到 3 的索引範圍（series[0:3]）切片的子集值，同樣，我們透過定義 4 到 7 之間的索引範圍（series[4:7]）檢索了另一個子集，它在上面程式碼塊的最後部分表示。
示例
我們還可以切片標籤索引的 Series 物件，下面的示例將解釋如何切片具有標籤索引的 Series。
# importing required packages
import pandas as pd
# creating pandas Series object
series = pd.Series({'B':'black', 'W':'white','R':'red', 'Bl':'blue','G':'green'})
print(series)
print('
Retrieve first 2 elements')
# accessing elements by using index values
print(series[0:2])
print('
Retrieve elements by using label index')
# accessing elements by using label index
print(series['W':'G'])解釋
在上面的示例中，我們建立了一個帶有標籤索引的 Series 物件，並且我們使用了位置索引值以及標籤索引值應用了切片。
透過指定從 0 到 2 的位置索引（series[0:2]）訪問了 Series 中的 2 個元素。同樣，我們也指定了標籤索引（例如 series[‘W’:’G’]）。
輸出
B black W white R red Bl blue G green dtype: object Retrieve first 2 elements B black W white dtype: object Retrieve elements by using label index W white R red Bl blue G green dtype: object
上面程式碼塊是整個 Series 物件的輸出，以及透過在標籤索引 Series 物件上使用位置索引和標籤索引訪問的一些行。
更新於： 2021-11-17
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