그만큼 데이터프레임.loc[] DataFrame의 부울 배열 또는 레이블을 기준으로 행과 열 그룹을 검색하는 데 사용됩니다. 인덱스 레이블만 사용하며 호출자 DataFrame에 존재하는 경우 행, 열 또는 DataFrame을 반환합니다.
그만큼 데이터프레임.loc[] 레이블 기반이지만 부울 배열과 함께 사용할 수 있습니다.
다음에 대해 허용되는 입력 .장소[] 이다:
자바의 tostring 메소드
- 단일 라벨(예: 7 또는 ㅏ . 여기, 7 인덱스의 레이블로 해석됩니다.
- 라벨 목록 또는 배열(예: ['x', 'y', 'z'].
- 라벨이 있는 객체 슬라이스(예: 'x':'f'.
- 동일한 길이의 부울 배열입니다. 예를 들어 [참, 참, 거짓].
통사론
pandas.DataFrame.loc[]
매개변수
없음
보고
Scalar, Series 또는 DataFrame을 반환합니다.
숫자로 백만
예
# 팬더를 pd로 가져오기
import pandas as pd # Creating the DataFrame info = pd.DataFrame({'Age':[32, 41, 44, 38, 33], 'Name':['Phill', 'William', 'Terry', 'Smith', 'Parker']}) # Create the index index_ = ['Row_1', 'Row_2', 'Row_3', 'Row_4', 'Row_5'] # Set the index info.index = index_ # return the value final = info.loc['Row_2', 'Name'] # Print the result print(final) 산출:
William
예2:
# importing pandas as pd import pandas as pd # Creating the DataFrame info = pd.DataFrame({'P':[28, 17, 14, 42, None], 'Q':[15, 23, None, 15, 12], 'R':[11, 23, 16, 32, 42], 'S':[41, None, 34, 25, 18]}) # Create the index index_ = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'] # Set the index info.index = index_ # Print the DataFrame print(info) 산출:
P Q R S A 28.0 15.0 11 41.0 B 17.0 23.0 23 NaN C 14.0 NaN 16 34.0 D 42.0 15.0 32 25.0 E NaN 12.0 42 18.0
이제 우리는 데이터프레임.loc DataFrame에 있는 값을 반환하는 속성입니다.
자바 정규식
# return the values result = info.loc[:, ['P', 'S']] # Print the result print(result)
산출:
P S A 28.0 41.0 B 17.0 NaN C14.0 34.0 D 42.0 25.0 ENaN 18.0