Pandas DataFrame index Property

Pandas DataFrame index Propertyer en central del af arbejdet med datasæt i Python-programmeringssproget. DataFrames er en fleksibel datastruktur, der tillader os at lagre og manipulere data på en struktureret måde. For at få optimal kontrol over vores data, er det vigtigt at forstå og udnyttedf.indexegenskaben.

Introduktion til df.index

Pandas giver os mulighed for at tildele en index-egenskab til vores DataFrame-objekter. Indexet kan betragtes som en etiket eller et identifikationsnummer, der anvendes til at identificere hver enkelt række i DataFramen. Det kan være et nummer, en streng eller en kombination af begge.

Ved at brugedf.index-egenskaben kan vi opnå nem adgang til og manipulation af rækkerne i vores DataFrame. Dette er særligt nyttigt, når vi ønsker at filtrere, sortere eller ændre rækkefølgen på vores data.

Anvendelse af df.index

For at anvendedf.index, skal vi først oprette en DataFrame. Lad os antage, at vi har et datasæt med navn, alder og bopæl for fem personer:

Vi kan oprette denne DataFrame ved hjælp af følgende Python-kode:

“`pythonimport pandas as pddata = {Navn: [Anna, Peter, Lise, Morten, Sofie], Alder: [25, 32, 28, 30, 35], Bopæl: [København, Aarhus, Odense, København, Aarhus]}df = pd.DataFrame(data)“`

Nu kan vi få adgang til rækkerne i vores DataFrame ved hjælp af index-egenskaben. For eksempel kan vi udskrive navnene på alle personerne i datasættet ved at bruge følgende kode:

“`pythonprint(df.index) # Udskriver: RangeIndex(start=0, stop=5, step=1)“`

I dette tilfælde vil udskriften væreRangeIndex(start=0, stop=5, step=1). Dette viser, at index-egenskaben er et RangeIndex objekt, der indeholder information om, hvor mange rækker der er i DataFramen.

Filtrering af DataFramen ved hjælp af df.index

En af de mest nyttige anvendelser afdf.indexer filtrering af DataFramen baseret på specifikke betingelser. Lad os antage, at vi kun er interesserede i personerne, der bor i København. Vi kan opnå dette ved hjælp af følgende kode:

“`pythonfiltered_df = df[df[Bopæl] == København]print(filtered_df)“`

Outputtet vil være:

“` Navn Alder Bopæl0 Anna 25 København3 Morten 30 København“`

Som du kan se, har vi filtreret DataFramen, så kun rækkerne med bopælen København er inkluderet. Dette opnås ved at sammenligne værdierne i Bopæl kolonnen med betingelsen København.

Sortering af DataFramen ved hjælp af df.index

Ved hjælp afdf.indexkan vi også sortere vores DataFrame efter rækkefølgen af rækkerne. Lad os sortere DataFramen efter alder i stigende rækkefølge:

“`pythonsorted_df = df.sort_values(by=Alder)print(sorted_df)“`

Outputtet vil være:

“` Navn Alder Bopæl0 Anna 25 København2 Lise 28 Odense3 Morten 30 København1 Peter 32 Aarhus4 Sofie 35 Aarhus“`

Her kan vi se, at DataFramen nu er sorteret efter alder i stigende rækkefølge. Dette opnås ved at brugesort_values()-funktionen og angive kolonnenavnet, som vi ønsker at sortere efter.

Konklusion

I denne artikel har vi udforsketPandas DataFrame index Propertyog dets anvendelser. Vi har set, hvordan vi kan få adgang til og manipulere rækkerne i en DataFrame ved hjælp afdf.index-egenskaben. Dette giver os mulighed for at filtrere og sortere vores data efter vores behov. Ved at forstå og udnyttedf.indexkan vi få større kontrol over vores datamanipulationer og opnå mere præcise og relevante resultater.

Vi håber, at denne artikel har været værdifuld og informativ for dig, og at du nu har en bedre forståelse af, hvordan du kan brugedf.indexi dine Python-programmer.

Andre populære artikler: HTML DOM IFrame sandbox-egenskaben • Statistics – Beskrivelse af data • Javascript MAX_SAFE_INTEGER Property • Cyber Security WiFi Attacks • Python Maskinlæring: Polynomiel regression • Python JSON Parse • PHP filter_input() Funktion • Cyber Security Exam: En dybdegående artikel om cybersikkerhedseksamener • W3.CSS Farveskemaer • XML og XSLT: En dybdegående introduktion til XML-stylesheet-transformation • PHP error_log() Funktion • Python Bootcamp – W3Schools Bootcamps • Navigator cookieEnabled Property • Python Dictionary Methods • Guide til styling af HR-elementet med CSS • Python math.tau Constant • HTML onkeyup Attribut: En dybdegående gennemgang • Python Set isdisjoint() Metode • PHP Operators • Python Nested Loops