Pandas DataFrame Индекс и столбцы атрибуты

Атрибуты индекса PandaS DataFrame и атрибуты столбцов позволяют нам получать значения меток строк и столбцов.

Мы можем передавать целочисленное значение, ломтики или логические аргументы, чтобы получить информацию об этикетке.

Индекс Pandas DataFrame

Давайте посмотрим на несколько примеров получения этикеток разных строк в объекте DataFrame. Прежде чем мы посмотрим на использование атрибута индекса, мы создадим образец объекта DataFrame.

import pandas as pd

d1 = {'Name': ['John', 'Jane', 'Mary'], 'ID': [1, 2, 3], 'Role': ['CEO', 'CTO', 'CFO']}

df = pd.DataFrame(d1, index=['A', 'B', 'C'])

print('DataFrame:\n', df)

Выход:

DataFrame:
    Name  ID Role
A  John   1  CEO
B  Jane   2  CTO
C  Mary   3  CFO

1. Получение имени метки одной строки

row_1_label = df.index[1]
print(type(row_1_label))  # 
print(row_1_label)  # B

2. Получение этикеток нескольких рядов

rows_labels = df.index[[1, 2]]
print(type(rows_labels))  # 
print(rows_labels)  # Index(['B', 'C'], dtype='object')

3. Нарезка с индексом DataFrame

rows_labels = df.index[1:3]
print(type(rows_labels))  # 
print(rows_labels)  # Index(['B', 'C'], dtype='object')

4. Boolean с индексом DataFrame

rows_labels = df.index[[True, False, True]]
print(type(rows_labels))  # 
print(rows_labels)  # Index(['A', 'C'], dtype='object')

Мы не можем установить значение метки строк, используя атрибут индекса DataFrame. Если мы попытаем это сделать, это будет поднять ImporeError («Индекс не поддерживает смежные операции») Отказ

df.index[0] = 'a'  # TypeError: Index does not support mutable operations

Столбцы Python DataFrame

Атрибут столбцов DataFrame предоставляет значения этикетки для столбцов. Это очень похоже на атрибут индекса. Мы не можем установить значение метки столбцов, используя этот атрибут. Давайте посмотрим на некоторые примеры использования атрибута столбцов DataFrame. Мы повторно используем более раннее определенное объект DataFrame для этих примеров.

1. Получение метки одной колонны

column_1_label = df.columns[1]
print(type(column_1_label))  # 
print(column_1_label)  # ID

2. Получение этикеток нескольких столбцов

columns_labels = df.columns[[1, 2]]
print(type(columns_labels))  # 
print(columns_labels)  # Index(['ID', 'Role'], dtype='object')

3. Нарезка с столбцами DataFrame

columns_labels = df.columns[1:3]
print(columns_labels)  # Index(['ID', 'Role'], dtype='object')

4. Boolean с столбцами DataFrame

columns_labels = df.columns[[False, False, True]]
print(columns_labels)  # Index(['Role'], dtype='object')

Заключение

Атрибуты столбцов PandaFrame PandaS HataFrame и столбцов полезны, когда мы хотим обрабатывать только определенные строки или столбцы. Также полезно получить информацию об этикетке и распечатать ее для будущих целей отладки.