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df[2]がサポートされていない理由について知りたいのですが、df.ix[2]とdf[2:3]両方が機能します。

In [26]: df.ix[2]
Out[26]: 
A    1.027680
B    1.514210
C   -1.466963
D   -0.162339
Name: 2000-01-03 00:00:00

In [27]: df[2:3]
Out[27]: 
                  A        B         C         D
2000-01-03  1.02768  1.51421 -1.466963 -0.162339

Python のインデックス作成規則と一致するdf[2]ように、同じように動作することを期待しています。df[2:3]単一の整数による行のインデックス作成をサポートしない設計上の理由はありますか?

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7 に答える 7

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エコー@HYRY、0.11の新しいドキュメントを参照してください

http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html

ここでは、.iloc整数のインデックス付けのみ.locを明示的にサポートし、ラベルのインデックス付けのみを明示的にサポートする新しい演算子があります。

たとえば、このシナリオを想像してください

In [1]: df = pd.DataFrame(np.random.rand(5,2),index=range(0,10,2),columns=list('AB'))

In [2]: df
Out[2]: 
          A         B
0  1.068932 -0.794307
2 -0.470056  1.192211
4 -0.284561  0.756029
6  1.037563 -0.267820
8 -0.538478 -0.800654

In [5]: df.iloc[[2]]
Out[5]: 
          A         B
4 -0.284561  0.756029

In [6]: df.loc[[2]]
Out[6]: 
          A         B
2 -0.470056  1.192211

[]行を (ラベルの位置で) のみスライスします

于 2013-04-19T12:20:25.803 に答える
28

DataFrame は Series の dict と考えることができます。df[key]によって列インデックスを選択しようとするkeyと、Series オブジェクトが返されます。

ただし、 [] 内でスライスすると、行がスライスされます。これは非常に一般的な操作であるためです。

詳細については、ドキュメントを参照してください。

http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#basics

于 2013-04-19T07:33:32.307 に答える
7

ソースコードを見ることができます。

DataFrame_slice()をスライスするプライベート関数があり、スライスする軸をDataFrameパラメーターで決定できます。forはaxis、呼び出し中に軸を設定しません。したがって、デフォルトの軸0でスライスします。__getitem__()DataFrame_slice()_slice()

次のような簡単な実験を行うことができます。

print df._slice(slice(0, 2))
print df._slice(slice(0, 2), 0)
print df._slice(slice(0, 2), 1)
于 2013-04-19T10:47:25.670 に答える
7

このようにデータ フレームをループできます。

for ad in range(1,dataframe_c.size):
    print(dataframe_c.values[ad])
于 2016-03-19T08:15:05.600 に答える