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].
호출 가능인수가 하나인 함수입니다.

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