Как вывести индексы series

Изучаем pandas. Урок 2. Структуры данных Series и DataFrame

Во втором уроке мы познакомимся со структурами данных pandas – это Series и DataFrame. Основное внимание будет уделено вопросам создания и получения доступа к элементам данных структур, а также общим понятиям, которые позволят более интуитивно работать с ними в будущем.

Введение

Библиотека pandas предоставляет две структуры: Series и DataFrame для быстрой и удобной работы с данными (на самом деле их три, есть еще одна структура – Panel , но в данный момент она находится в статусе deprecated и в будущем будет исключена из состава библиотеки pandas ). Series – это маркированная одномерная структура данных, ее можно представить, как таблицу с одной строкой. С Series можно работать как с обычным массивом (обращаться по номеру индекса), и как с ассоциированным массивом, когда можно использовать ключ для доступа к элементам данных. DataFrame – это двумерная маркированная структура. Идейно она очень похожа на обычную таблицу, что выражается в способе ее создания и работе с ее элементами. Panel – про который было сказано, что он вскоре будет исключен из pandas , представляет собой трехмерную структуру данных. О Panel мы больше говорить не будем. В рамках этой части мы остановимся на вопросах создания и получения доступа к элементам данных структур Series и DataFrame .

Структура данных Series

Для того, чтобы начать работать со структурами данных из pandas требуется предварительно импортировать необходимые модули. Убедитесь, что нужные модули установлены на вашем компьютере, о том, как это сделать, можно прочитать в первой части данного курса. Также будем считать, что вы знакомы с языком Python . Если нет, то специально для вас мы подготовили он-лайн курс и книгу.

Помимо самого pandas нам понадобится библиотека numpy . Наши эксперименты будем проводить с использованием пакета Anaconda , в качестве среды разработки советуем взять Spyder , который входит в базовую поставку Anaconda . Для того, чтобы запустить Spyder , перейдите в каталог Scripts , который находится в папке с установленной Anaconda и запустите spyder.exe . Для нас он в первую очередь имеет ценность в том, что в нем есть редактор исходного кода, на случай, если нам понадобится написать довольно большую программу, и интерпретатор для быстрых экспериментов. Если строки кода будут содержать префикс в виде цифры в квадратных скобках, то это означает, что данные команды мы вводим в интерпретаторе, в ином случае, это будет означать, что код написан в редакторе.

Пора переходить к практике!

Импортируем нужные нам библиотеки.

Создать структуру Series можно на базе различных типов данных:

• словари Python ;
• списки Python ;
• массивы из numpy: ndarray ;
• скалярные величины.

Конструктор класса Series выглядит следующим образом:

data – массив, словарь или скалярное значение, на базе которого будет построен Series;

index – список меток, который будет использоваться для доступа к элементам Series . Длина списка должна быть равна длине data ;

dtype – объект numpy.dtype , определяющий тип данных;

copy – создает копию массива данных, если параметр равен True в ином случае ничего не делает.

В большинстве случаев, при создании Series, используют только первые два параметра. Рассмотрим различные варианты как это можно сделать.

Создание Series из списка Python

Самый простой способ создать Series – это передать в качестве единственного параметра в конструктор класса список Python.

В данном примере была создана структура Series на базе списка из языка Python . Для доступа к элементам Series , в данном случае, можно использовать только положительные целые числа – левый столбец чисел, начинающийся с нуля – это как раз и есть индексы элементов структуры, которые представлены в правом столбце.

Можно попробовать использоваться больше возможностей из тех, что предлагает pandas , для этого передадим в качестве второго элемента список строк (в нашем случае – это отдельные символы). Такой шаг позволит нам обращаться к элементам структуры Series не только по численному индексу, но и по метке, что сделает работу с таким объектом, похожей на работу со словарем.

Обратите внимание на левый столбец, в нем содержатся метки, которые мы передали в качестве index параметра при создании структуры. Правый столбец – это по-прежнему элементы нашей структуры.

Создание Series из ndarray массива из numpy

Создадим простой массив из пяти чисел, аналогичный списку из предыдущего раздела. Библиотеки pandas и numpy должны быть предварительно импортированы.

Теперь создадим Series с буквенными метками.

Создание Series из словаря (dict)

Еще один способ создать структуру Series – это использовать словарь для одновременного задания меток и значений.

Ключи ( keys ) из словаря d станут метками структуры s4 , а значения ( values ) словаря – значениями в структуре.

Создание Series с использованием константы

Рассмотрим еще один способ создания структуры. На этот раз значения в ячейках структуры будут одинаковыми.

В созданной структуре Series имеется три элемента с одинаковым содержанием.

Работа с элементами Series

В будущем будет написан отдельный урок, посвященный индексации и работе с элементами Series и DataFrame , сейчас рассмотрим основные подходы.

К элементам Series можно обращаться по численному индексу, при таком подходе работа со структурой не отличается от работы со списками в Python .

Можно использовать метку, тогда работа с Series будет похожа на работу со словарем (dict) в Python.

Доступно получение slice’ов.

В поле для индекса можно поместить условное выражение.

Со структурами Series можно работать как с векторами: складывать, умножать вектор на число и т.п.

Структура данных DataFrame

Если Series представляет собой одномерную структуру, которую для себя можно представить как таблицу с одной строкой, то DataFrame – это уже двумерная структура – полноценная таблица с множеством строк и столбцов.

Перед работой с DataFrame не забудьте импортировать библиотеку pandas .

Конструктор класса DataFrame выглядит так:

data – массив ndarray , словарь ( dict ) или другой DataFrame ;

index – список меток для записей (имена строк таблицы);

columns – список меток для полей (имена столбцов таблицы);

dtype – объект numpy.dtype , определяющий тип данных;

copy – создает копию массива данных, если параметр равен True в ином случае ничего не делает.

Структуру DataFrame можно создать на базе:

• словаря ( dict ) в качестве элементов которого должны выступать: одномерные ndarray , списки, другие словари, структуры Series ;
• двумерные ndarray ;
• структуры Series ;
• структурированные ndarray ;
• другие DataFrame .

Рассмотрим на практике различные подходы к созданию DataFrame’ов .

Создание DataFrame из словаря

В данном случае будет использоваться одномерный словарь, элементами которого будут списки, структуры Series и т.д.

Начнем с Series.

Теперь построим аналогичный словарь, но на элементах ndarray .

Как видно – результат аналогичен предыдущему. Вместо ndarray можно использовать обычный список из Python .

Создание DataFrame из списка словарей

До это мы создавали DataFrame из словаря, элементами которого были структуры Series , списки и массивы, сейчас мы создадим DataFrame из списка, элементами которого являются словари.

Создание DataFrame из двумерного массива

Создать DataFrame можно также и из двумерного массива, в нашем примере это будет ndarray из библиотеки numpy .

Работа с элементами DataFrame

Работа с элементами DataFrame – доступ к элементам данной структуры – тема достаточно обширная и она будет освещена в одном из ближайших уроков. Сейчас мы рассмотрим наиболее часто используемые способы работы с элементами DataFrame .

Основные подходы представлены в таблице ниже.

Операция	Синтаксис	Возвращаемый результат
Выбор столбца	df[col]	Series
Выбор строки по метке	df.loc[label]	Series
Выбор строки по индексу	df.iloc[loc]	Series
Слайс по строкам	df[0:4]	DataFrame
Выбор строк, отвечающих условию	df[bool_vec]	DataFrame

Теперь посмотрим, как использовать данные операций на практике.

Для начала создадим DataFrame .

Операция: выбор столбца.

Операция: выбор строки по метке.

Операция: выбор строки по индексу.

Операция: slice по строкам.

Операция: выбор строк, отвечающих условию.

P.S.

Изучаем pandas. Урок 2. Структуры данных Series и DataFrame : 6 комментариев

Опечатка: случае[т]
В большинстве случает, при создании Series

P.S. Спасибо за статью!

> Конструктор класса Series выглядит следующим образом:
> … fastpath=False

Про этот параметр ничего не сказали.

И слово “slice”, которое вы как только не склоняете здесь и далее в книге, переводится как “срез”. Это вполне себе русское и подходящее по смыслу слово.

Как мне кажется, ‘slice’ стало уже сленговым словом, и его вполне можно употреблять. Но слово ‘срез’ звучит тоже не плохо))) В данном случае выбор был сделан в пользу первого.

Источник

Найти индекс элемента в серии Панды

Я знаю, что это очень простой вопрос, но по какой-то причине я не могу найти ответ. Как я могу получить индекс определенного элемента Серии в пандах Python? (первого появления будет достаточно)

Я хотел бы что-то вроде:

Конечно, такой метод можно определить с помощью цикла:

Но я предполагаю, что должен быть лучший способ. Есть?

10 ответов

Хотя я признаю, что должен быть лучший способ сделать это, но это, по крайней мере, позволяет избежать итерации и циклического перемещения по объекту и перемещает его на уровень C.

Это работает, если вы знаете, 7 заранее. Вы можете проверить это с помощью (myseries == 7) .any ()

Другой подход (очень похожий на первый ответ), который также учитывает несколько 7 (или ни одного)

Другой способ сделать это, который еще не был упомянут, — это метод tolist:

Должен вернуть правильный индекс, предполагая, что значение существует в Серии.

Если вы используете numpy, вы можете получить массив индексов, в которых найдено ваше значение:

Это возвращает кортеж из одного элемента, содержащий массив индексов, где 7 — это значение в серии:

Это самый родной и масштабируемый подход, который я мог найти:

Вы можете использовать Series.idxmax ()

Я впечатлен всеми ответами здесь. Это не новый ответ, а просто попытка обобщить время всех этих методов. Я рассмотрел случай ряда с 25 элементами и предположил общий случай, когда индекс может содержать любые значения, и вы хотите, чтобы значение индекса соответствовало значению поиска, которое находится ближе к концу ряда.

Вот тесты скорости на MacBook Pro 2013 года в Python 3.7 с версией Pandas 0.25.3.

@ Ответ Джеффа кажется самым быстрым — хотя он не обрабатывает дубликаты.

Исправление . К сожалению, я пропустил одно, решение @Alex Spangher с использованием метода индекса списка является самым быстрым.

Обновление : добавлен ответ @ EliadL.

Надеюсь это поможет.

Удивительно, что такая простая операция требует таких запутанных решений, а многие такие медленные. Более половины миллисекунды в некоторых случаях, чтобы найти значение в серии 25.

Часто ваша ценность встречается по нескольким показателям:

Источник

Вывод необходимых индексов из списка

У меня есть список из чисел и мне нужно получить индексы тех чисел, которые подходят моему условию:

Итак, мне нужны были индексы чисел, которые больше 100. В моем списке два числа одинаковы (150) и вывод получился 1-1-4, а ожидаемый результат: 1-3-4 !

То есть, независимо от того, одинаковые ли числа, нужно получить актуальные индексы: каждое число, подходящее по условию — его реальный порядковый номер(индекс) в списке.

Надо или добавить еще условие, или вообще по другому записать код.

2 ответа 2

Метод index возвращает индекс первого вхождения элемента в массив, поэтому такой вывод. Задачу можно решить с помощью функции enumerate :

Функция enumerate генерирует кортежи, которые состоят из двух элементов: индекса массива и его значения. В данном случае, кортежи будут такие:

Соответственно, проходя по кортежам можно сравнивать значение с требуемым порогом и выводить индекс, в случае, если условие выполняется.

Решение в духе вашего примера — для новичка:

Так вызов функции index вообще не нужен. Но предыдущий вариант с enumerate приятнее )

Всё ещё ищете ответ? Посмотрите другие вопросы с метками python list список или задайте свой вопрос.

Связанные

Похожие

Подписаться на ленту

Для подписки на ленту скопируйте и вставьте эту ссылку в вашу программу для чтения RSS.

дизайн сайта / логотип © 2021 Stack Exchange Inc; материалы пользователей предоставляются на условиях лицензии cc by-sa. rev 2021.11.2.40634

Нажимая «Принять все файлы cookie» вы соглашаетесь, что Stack Exchange может хранить файлы cookie на вашем устройстве и раскрывать информацию в соответствии с нашей Политикой в отношении файлов cookie.

Источник

Изучаем pandas. Урок 3. Доступ к данным в структурах pandas

В рамках этого урока будет подробно раскрыт вопрос доступа к данным в структурах Series и DataFrame . Также рассмотрены вопросы использования атрибутов, добавления элементов данных в структуры, выборка с использованием условных выражений и многое другое.

Два подхода получения доступа к данным в pandas

При работе со структурами Series и DataFrame из библиотеки pandas , как правило, используют два основных способа получения значений элементов.

Первый способ основан на использовании меток, в этом случае работа ведется через метод .loc . Если вы обращаетесь к отсутствующей метке, то будет сгенерировано исключение KeyError .

Такой подход позволяет использовать:

• метки в виде отдельных символов [‘ a ’] или чисел [5], числа используются в качестве меток, если при создании структуры не был указан список с метками;
• список меток [‘ a ’, ‘ b ’, ‘ c ’];
• слайс меток [‘ a ’:’ c ’];
• массив логических переменных;
• callable функция с одним аргументом.

Второй способ основан на использовании целых чисел для доступа к данных, он предоставляется через метод .iloc . При использовании .iloc , если вы обращаетесь к несуществующему элементу, то будет сгенерировано исключение IndexError . Логика использования .iloc очень похожа на работу с .loc . При таком подходе можно использовать:

• отдельные целые числа для доступа к элементам структуры;
• массивы целых чисел [0, 1, 2];
• слайсы целых чисел [1:4];
• массивы логических переменных;
• callable функцию с одним аргументом.

В зависимости от типа используемой структуры, будет меняться форма .loc :

• для Series , она выглядит так: s.loc[indexer] ;
• для DataFrame так: df.loc[row_indexer, column_indexer].

Использование различных способов доступа к данным

Создадим объекты типов Series и DataFrame , которые в дальнейшем будут использованы для экспериментов. Для этого сначала импортируем необходимые библиотеки.

Создадим структуру Series.

Создадим структуру DataFrame .

Доступ к данным структуры Series

Доступ с использованием меток

При использовании меток для доступа к данным можно применять один из следующих подходов:

• первый, когда вы записываете имя переменной типа Series и в квадратных скобках указываете метку, по которой хотите обратиться (пример: s[‘a’] );
• второй, когда после имени переменной пишите .loc и далее указываете метку в квадратных скобках (пример: s.loc[‘a’] ).

Обращение по отдельной метке.

Получение элементов с меткой ‘a’ :

Обращение по массиву меток.

Получение элементов с метками ‘a’, ‘c’ и ‘e’:

Обращение по слайсу меток.

Получение элементов структуры с метками от ‘a’ до ‘e’ :

Доступ с использованием целочисленных индексов

При работе с целочисленными индексами, индекс можно ставить сразу после имени переменной в квадратных скобках (пример: s[1] ), или можно воспользоваться .iloc (пример: s.iloc[1] ).

Обращение по отдельному индексу.

Получение элемента с индексом 1:

Обращение с использованием списка индексов.

Получение элементов с индексами 1, 2 и 3.

Обращение по слайсу индексов.

Получение первых трех элементов структуры:

Обращение через callable функцию

При таком подходе в квадратных скобках указывается не индекс или метка, а функция (как правило, это лямбда функция), которая используется для выборки элементов структуры.

Получение всех элементов, значение которых больше либо равно 30:

Обращение через логическое выражение

Данный подход похож на использование callable функции: в квадратных скобках записывается логическое выражение, согласно которому будет произведен отбор.

Получение всех элементов, значение которых больше 30:

Доступ к данным структуры DataFrame

Доступ с использованием меток

Рассмотрим различные варианты использования меток, которые могут являться как именами столбцов таблицы, так и именами строк.

Обращение к конкретному столбцу.

Получение всех элементов столбца ‘count’ :

Обращение с использованием массива столбцов.

Получение элементов столбцов ‘count’ и ‘price’ :

Обращение по слайсу меток.

Получение элементов с метками от ‘a’ до ‘b’ .

Обращение через callable функцию

Подход в работе с callable функцией для DataFrame аналогичен тому, что используется для Series , только при формировании условий необходимо дополнительно указывать имя столбца.

Получение всех элементов, у которых значение в столбце ‘count’ больше 15:

Обращение через логическое выражение

При формировании логического выражения необходимо указывать имена столбцов, также как и при работе с callable функциями, по которым будет производиться выборка.

Получить все элементы, у которых ‘price’ больше либо равен 2.

Использование атрибутов для доступа к данным

Для доступа к данным можно использовать атрибуты структур, в качестве которых выступают метки.

Начнем со структуры Series .

Воспользуемся уже знакомой нам структурой.

Для доступа к элементу через атрибут необходимо указать его через точку после имени переменной.

Т.к. структура s имеет метки ‘a’, ‘b’, ‘c’, ‘d’, ‘e’ , то для доступа к элементу с меткой ‘a’ мы может использовать синтаксис s.a .

Этот же подход можно применить для переменной типа DataFrame .

Получим доступ к столбцу ‘price’ .

Получение случайного набора из структур pandas

Библиотека pandas предоставляет возможность получить случайный набор данных из уже существующей структуры. Такой функционал предоставляет как Series так и DataFrame . У данных структур есть метод sample() , предоставляющий случайную подвыборку.

Начнем наше знакомство с этим методом на примере структуры Series .

Для того, чтобы выбрать случайным образом элемент из Series воспользуйтесь следующим синтаксисом.

Можно сделать выборку из нескольких элементов, для этого нужно передать нужное количество через параметр n .

Также есть возможность указать долю от общего числа объектов в структуре, используя параметр frac .

Очень интересной особенностью является то, что мы можем передать вектор весов, длина которого должна быть равна количеству элементов в структуре. Сумма весов должна быть равна единице, вес, в данном случае, это вероятность появления элемента в выборке.

В нашей тестовой структуре пять элементов, сформируем вектор весов для нее и сделаем выборку из трех элементов.

Данный функционал также доступен и для структуры DataFrame .

При работе с DataFrame можно указать ось.

Добавление элементов в структуры

Увеличение размера структуры – т.е. добавление новых, дополнительных, элементов – это довольно распространенная задача. В pandas она решается очень просто. И самый быстрый способ понять, как это делать – попробовать реализовать эту задачу на практике.

Добавление нового элемента в структуру Series .

Добавление нового элемента в структуру DataFrame .

Индексация с использованием логических выражений

На практике очень часто приходится получать определенную подвыборку из существующего набора данных. Например, получить все товары, скидка на которые больше пяти процентов, или выбрать из базы информацию о сотрудниках мужского пола старше 30 лет. Это очень похоже на процесс фильтрации при работе с таблицами или получение выборки из базы данных. Похожий функционал реализован в pandas и мы уже касались этого вопроса, когда рассматривали различные подходы к индексации.

Условное выражение записывается вместо индекса в квадратных скобках при обращении к элементам структуры.

При работе с Series возможны следующие варианты использования.

При работе с DataFrame необходимо указывать столбец по которому будет производиться фильтрация (выборка).

В качестве логического выражения можно использовать довольно сложные конструкции с использованием map , filter , лямбда-выражений и т.п.

Использование isin для работы с данными в pandas

По структурам данных pandas можно строить массивы с данными типа boolean , по которому можно проверить наличие или отсутствие того или иного элемента. Проще всего это показать на примере.

Работа с DataFrame аналогична работе со структурой Series .

Источник