একটি পান্ডাস ডেটা ফ্রেমের শেষ এন সারি কীভাবে পাবেন?

Question

আমার কাছে পান্ডাস ডেটাফ্রেম রয়েছে df1এবং df2(ডিএফ 1 হ'ল ভ্যানিলা ডেটাফ্রেম, ডিএফ 2 'এসটিকে_আইডি' এবং 'আরপিT_ তারিখ' দ্বারা সূচিত হয়):

>>> df1
    STK_ID  RPT_Date  TClose   sales  discount
0   000568  20060331    3.69   5.975       NaN
1   000568  20060630    9.14  10.143       NaN
2   000568  20060930    9.49  13.854       NaN
3   000568  20061231   15.84  19.262       NaN
4   000568  20070331   17.00   6.803       NaN
5   000568  20070630   26.31  12.940       NaN
6   000568  20070930   39.12  19.977       NaN
7   000568  20071231   45.94  29.269       NaN
8   000568  20080331   38.75  12.668       NaN
9   000568  20080630   30.09  21.102       NaN
10  000568  20080930   26.00  30.769       NaN

>>> df2
                 TClose   sales  discount  net_sales    cogs
STK_ID RPT_Date                                             
000568 20060331    3.69   5.975       NaN      5.975   2.591
       20060630    9.14  10.143       NaN     10.143   4.363
       20060930    9.49  13.854       NaN     13.854   5.901
       20061231   15.84  19.262       NaN     19.262   8.407
       20070331   17.00   6.803       NaN      6.803   2.815
       20070630   26.31  12.940       NaN     12.940   5.418
       20070930   39.12  19.977       NaN     19.977   8.452
       20071231   45.94  29.269       NaN     29.269  12.606
       20080331   38.75  12.668       NaN     12.668   3.958
       20080630   30.09  21.102       NaN     21.102   7.431

আমি df2 এর শেষ 3 সারি পেতে পারি:

>>> df2.ix[-3:]
                 TClose   sales  discount  net_sales    cogs
STK_ID RPT_Date                                             
000568 20071231   45.94  29.269       NaN     29.269  12.606
       20080331   38.75  12.668       NaN     12.668   3.958
       20080630   30.09  21.102       NaN     21.102   7.431

df1.ix[-3:]সমস্ত সারি দেওয়ার সময় :

>>> df1.ix[-3:]
    STK_ID  RPT_Date  TClose   sales  discount
0   000568  20060331    3.69   5.975       NaN
1   000568  20060630    9.14  10.143       NaN
2   000568  20060930    9.49  13.854       NaN
3   000568  20061231   15.84  19.262       NaN
4   000568  20070331   17.00   6.803       NaN
5   000568  20070630   26.31  12.940       NaN
6   000568  20070930   39.12  19.977       NaN
7   000568  20071231   45.94  29.269       NaN
8   000568  20080331   38.75  12.668       NaN
9   000568  20080630   30.09  21.102       NaN
10  000568  20080930   26.00  30.769       NaN

কেন? কিভাবে শেষ 3 সারি df1(সূচক ছাড়াই ডেটাফ্রেম) পাবেন? পান্ডাস 0.10.1

Comments

আপনি df[-3:]চান ফলাফল উত্পাদন করতে ব্যবহার করতে পারেন। এটি ওয়েসমের দ্বারা বাগ হিসাবে সম্বোধন করা হয়েছিল। যদি নিশ্চিত না / যখন এটি সংশোধন করা হচ্ছে এর: stackoverflow.com/questions/14035817/...

— Zelazny7

@ জেলাজনি 7 আমি ঠিক মনে করি না। আমি মনে করি এর সাথে ixনেতিবাচক টুকরো টুকরোটি একটি বাগ ছিল, তবে নেতিবাচক টুকরাগুলিকে পাশ করা __getitem__যায় না। একই আর্গুমেন্ট সহ df.iloc[-3:]অভ্যন্তরীণভাবে প্রতিনিধি , ডগ একটি বাগ নয়, এর শর্টকাট । __getitem__df[-3:]df.iloc[-3:]

— সিএস 95

Answer 1

ভুলে যাবেন না DataFrame.tail! যেমনdf1.tail(10)

Comments

আমি করেছি ... আমি ভুলে গিয়েছিলাম: ও

— মাইক রাপাদাস

Answer 2

এটি পূর্ণসংখ্যার সূচকগুলি ব্যবহারের কারণে হয় ( অবস্থানের পরিবর্তে ও -3 লেবেলix দ্বারা এটি নির্বাচন করে এবং এটি নকশা অনুসারে: পান্ডাস "গেটচস" * তে পূর্ণসংখ্যার সূচক দেখুন )।

* পান্ডার নতুন সংস্করণগুলিতে অবস্থান বা লেবেল হিসাবে আইএক্সের অস্পষ্টতা দূর করতে লোক বা আইলোক পছন্দ করে:

df.iloc[-3:]

দেখতে ডক্স ।

ওয়েস উল্লেখ করেছেন যে, এই নির্দিষ্ট ক্ষেত্রে আপনার কেবল লেজ ব্যবহার করা উচিত!

Comments

@ ডেভিডওয়েভার আমি আপনার সূচিপত্রটি 0.14.1-এ পুনরুত্পাদন করতে পারি না, df.iloc [-5:] আপনার উদাহরণ দিয়ে আমার পক্ষে ভাল কাজ করে। আপনি পান্ডার কোন সংস্করণ ব্যবহার করছেন?

— অ্যান্ডি হেডেন

Answer 3

একটি পান্ডাস ডেটা ফ্রেমের শেষ এন সারি কীভাবে পাবেন?

আপনি যদি পজিশনে টুকরো টুকরো করে কাটাচ্ছেন __getitem__(যেমন, এর সাথে টুকরা টুকরো টুকরো করে []) ভাল কাজ করে এবং এই সমস্যার জন্য আমি খুঁজে পাওয়া সবচেয়ে সাফল্য সমাধান।

pd.__version__
# '0.24.2'

df = pd.DataFrame({'A': list('aaabbbbc'), 'B': np.arange(1, 9)})
df

   A  B
0  a  1
1  a  2
2  a  3
3  b  4
4  b  5
5  b  6
6  b  7
7  c  8

df[-3:]

   A  B
5  b  6
6  b  7
7  c  8

এটি কল করার মতোই df.iloc[-3:], উদাহরণস্বরূপ ( ilocঅভ্যন্তরীণভাবে প্রতিনিধিদের __getitem__)।

---

অন্যদিকে, আপনি যদি প্রতিটি গ্রুপের জন্য শেষ এন সারিগুলি সন্ধান করতে চান তবে groupbyএবং ব্যবহার করুন GroupBy.tail:

df.groupby('A').tail(2)

   A  B
1  a  2
2  a  3
5  b  6
6  b  7
7  c  8