Cách lấy dòng và cột trong excel bằng python
Bạn có thể sử dụng các thuộc tính DataFrame 0, 1, 2, 3 và các cách khác để lấy/chọn một giá trị ô từ Pandas DataFrame. Pandas DataFrame được cấu trúc dưới dạng các hàng & cột giống như một bảng và một ô được gọi là một khối cơ bản lưu trữ dữ liệu. Mỗi ô chứa thông tin liên quan đến sự kết hợp của hàng và cột Show
loc[] & iloc[] cũng được sử dụng để chọn hàng từ pandas DataFrame và chọn cột từ pandas DataFrame 1. Ví dụ nhanh về Nhận giá trị ô của DataFrameNếu bạn đang vội, dưới đây là một số ví dụ nhanh về cách chọn giá trị ô từ DataFrame của gấu trúc
Bây giờ, hãy tạo một DataFrame với một vài hàng và cột và thực hiện một số ví dụ và xác thực kết quả. Khung dữ liệu của chúng tôi chứa các tên cột 4, 5, 6, 7
Sản lượng dưới sản lượng 01. Sử dụng import pandas as pd technologies = { 'Courses':["Spark","PySpark","Hadoop","Python","pandas"], 'Fee' :[24000,25000,25000,24000,24000], 'Duration':['30day','50days','55days', '40days','60days'], 'Discount':[1000,2300,1000,1200,2500] } index_labels=['r1','r2','r3','r4','r5'] df = pd.DataFrame(technologies, index=index_labels) print(df) 8 để lấy giá trị ô theo tên cộtTrong Pandas, thuộc tính 8 được sử dụng để lấy giá trị ô cụ thể theo tên hàng & nhãn (tên cột). Dưới đây tất cả các ví dụ trả về một giá trị ô từ nhãn hàng 00 và cột 6 (cột thứ 3) 5Sản lượng dưới sản lượng. Từ các ví dụ trên, 02 trả về Sê-ri gấu trúc 72. Sử dụng import pandas as pd technologies = { 'Courses':["Spark","PySpark","Hadoop","Python","pandas"], 'Fee' :[24000,25000,25000,24000,24000], 'Duration':['30day','50days','55days', '40days','60days'], 'Discount':[1000,2300,1000,1200,2500] } index_labels=['r1','r2','r3','r4','r5'] df = pd.DataFrame(technologies, index=index_labels) print(df) 03 để lấy giá trị ô theo vị trí cộtNếu bạn muốn lấy giá trị ô theo số cột hoặc vị trí chỉ mục, hãy sử dụng 03, vị trí chỉ mục bắt đầu từ 0 đến độ dài 1 (chỉ mục bắt đầu từ 0). Để chỉ cột cuối cùng, hãy sử dụng -1 làm vị trí cột 0Điều này trả về cùng một đầu ra như trên. Lưu ý rằng thuộc tính 1 không hỗ trợ 06, bằng cách sử dụng ký hiệu này, sẽ trả về lỗi3. Sử dụng import pandas as pd technologies = { 'Courses':["Spark","PySpark","Hadoop","Python","pandas"], 'Fee' :[24000,25000,25000,24000,24000], 'Duration':['30day','50days','55days', '40days','60days'], 'Discount':[1000,2300,1000,1200,2500] } index_labels=['r1','r2','r3','r4','r5'] df = pd.DataFrame(technologies, index=index_labels) print(df) 07 để chọn Giá trị ô cụ thể theo Tên nhãn cộtThuộc tính 07 được sử dụng để truy cập một ô duy nhất theo cặp nhãn hàng và cột. Giống như loc[] cái này không hỗ trợ cột theo vị trí. Điều này hoạt động tốt hơn khi bạn muốn lấy một giá trị ô cụ thể từ Pandas DataFrame vì nó sử dụng cả nhãn hàng và cột. Lưu ý rằng thuộc tính 2 không hỗ trợ chỉ mục phủ định để tham chiếu các hàng hoặc cột từ cuối cùng 6Những ví dụ này cũng mang lại kết quả tương tự 504. Sử dụng import pandas as pd technologies = { 'Courses':["Spark","PySpark","Hadoop","Python","pandas"], 'Fee' :[24000,25000,25000,24000,24000], 'Duration':['30day','50days','55days', '40days','60days'], 'Discount':[1000,2300,1000,1200,2500] } index_labels=['r1','r2','r3','r4','r5'] df = pd.DataFrame(technologies, index=index_labels) print(df) 51 chọn Giá trị ô cụ thể theo Vị trí cột 51 là một thuộc tính khác để chọn một giá trị ô cụ thể theo vị trí hàng và cột. Sử dụng điều này, bạn chỉ có thể tham khảo cột theo vị trí chứ không phải theo nhãn. Điều này cũng không hỗ trợ vị trí cột hoặc chỉ mục phủ định 05. Chọn Giá trị Ô từ DataFrame Sử dụng df[‘col_name’]. giá trị[]Chúng ta có thể sử dụng 53 để lấy DataFrame 1×1 dưới dạng mảng NumPy, sau đó truy cập giá trị đầu tiên và duy nhất của mảng đó để lấy giá trị ô, ví dụ: 54 36. Nhận giá trị ô từ hàng cuối cùng của Pandas DataFrameNếu bạn muốn lấy một giá trị ô cụ thể từ Hàng cuối cùng của Khung dữ liệu Pandas, hãy sử dụng chỉ mục phủ định để chỉ các hàng từ cuối cùng. Ví dụ: Chỉ mục -1 đại diện cho hàng cuối cùng và -2 cho hàng thứ hai từ hàng cuối cùng. Tương tự, bạn cũng nên sử dụng -1 cho cột cuối cùng 4Để chọn giá trị ô của hàng cuối cùng và cột cuối cùng, hãy sử dụng 55, điều này trả về 56. Tương tự, bạn cũng có thể thử các cách tiếp cận khácPhần kết luậnTrong bài viết này, bạn đã học cách lấy hoặc chọn một giá trị ô cụ thể từ pandas DataFrame bằng cách sử dụng các thuộc tính 57, 58, 59 & 70. Ngoài ra, bạn đã học cách lấy một giá trị cụ thể từ hàng cuối cùng và hàng cuối cùng, cột cuối cùng với các ví dụ |