আমি কেবল পূর্ণসংখ্যার দ্বারা নামী পান্ডাস কলামগুলি অ্যাক্সেস করার চেষ্টা করছি।
আপনি অবস্থান ব্যবহার করে একটি সারি নির্বাচন করতে পারেন df.ix[3]।
তবে পূর্ণসংখ্যা অনুসারে একটি কলাম কীভাবে নির্বাচন করবেন?
আমার ডেটাফ্রেম:
df=pandas.DataFrame({'a':np.random.rand(5), 'b':np.random.rand(5)})
উত্তর:
দুটি পন্থা যা মনে আসে:
>>> df
A B C D
0 0.424634 1.716633 0.282734 2.086944
1 -1.325816 2.056277 2.583704 -0.776403
2 1.457809 -0.407279 -1.560583 -1.316246
3 -0.757134 -1.321025 1.325853 -2.513373
4 1.366180 -1.265185 -2.184617 0.881514
>>> df.iloc[:, 2]
0 0.282734
1 2.583704
2 -1.560583
3 1.325853
4 -2.184617
Name: C
>>> df[df.columns[2]]
0 0.282734
1 2.583704
2 -1.560583
3 1.325853
4 -2.184617
Name: C
সম্পাদনা করুন : মূল উত্তরটি ব্যবহারের পরামর্শ df.ix[:,2]দিচ্ছিল তবে এই ফাংশনটি এখন অবচয় করা হয়েছে। ব্যবহারকারীদের স্যুইচ করা উচিত df.iloc[:,2]।
আপনি df.icol(n)পূর্ণসংখ্যার দ্বারা কলামটি অ্যাক্সেস করতেও ব্যবহার করতে পারেন।
আপডেট: icolহ্রাস করা হয় এবং একই কার্যকারিতা দ্বারা অর্জন করা যেতে পারে:
df.iloc[:, n] # to access the column at the nth position
ilocপজিশনে একটি কলাম অ্যাক্সেস করার জন্য নথিভুক্ত পদ্ধতি অবধি রয়েছে।
আপনি কলাম রেঞ্জ সহ কলাম-স্লাইসিং করতে .loc পদ্ধতি ব্যবহার করে .loc বা সূচী ভিত্তিক লেবেল ব্যবহার করতে পারেন :
In [50]: import pandas as pd
In [51]: import numpy as np
In [52]: df = pd.DataFrame(np.random.rand(4,4), columns = list('abcd'))
In [53]: df
Out[53]:
a b c d
0 0.806811 0.187630 0.978159 0.317261
1 0.738792 0.862661 0.580592 0.010177
2 0.224633 0.342579 0.214512 0.375147
3 0.875262 0.151867 0.071244 0.893735
In [54]: df.loc[:, ["a", "b", "d"]] ### Selective columns based slicing
Out[54]:
a b d
0 0.806811 0.187630 0.317261
1 0.738792 0.862661 0.010177
2 0.224633 0.342579 0.375147
3 0.875262 0.151867 0.893735
In [55]: df.loc[:, "a":"c"] ### Selective label based column ranges slicing
Out[55]:
a b c
0 0.806811 0.187630 0.978159
1 0.738792 0.862661 0.580592
2 0.224633 0.342579 0.214512
3 0.875262 0.151867 0.071244
In [56]: df.iloc[:, 0:3] ### Selective index based column ranges slicing
Out[56]:
a b c
0 0.806811 0.187630 0.978159
1 0.738792 0.862661 0.580592
2 0.224633 0.342579 0.214512
3 0.875262 0.151867 0.071244
আপনি ডেটা ফ্রেম.িক্সে কলাম সূচকের একটি তালিকা পাস করে একাধিক কলামগুলি অ্যাক্সেস করতে পারেন।
উদাহরণ স্বরূপ:
>>> df = pandas.DataFrame({
'a': np.random.rand(5),
'b': np.random.rand(5),
'c': np.random.rand(5),
'd': np.random.rand(5)
})
>>> df
a b c d
0 0.705718 0.414073 0.007040 0.889579
1 0.198005 0.520747 0.827818 0.366271
2 0.974552 0.667484 0.056246 0.524306
3 0.512126 0.775926 0.837896 0.955200
4 0.793203 0.686405 0.401596 0.544421
>>> df.ix[:,[1,3]]
b d
0 0.414073 0.889579
1 0.520747 0.366271
2 0.667484 0.524306
3 0.775926 0.955200
4 0.686405 0.544421
পদ্ধতি। ট্রান্সপোজ () কলামগুলিকে সারি এবং সারিগুলিকে কলামে রূপান্তর করে, সুতরাং আপনি এমনকি লিখতেও পারেন
df.transpose().ix[3]