Pandas DataFrame.ix[] Funktion

Pandas DataFrame.ix[] Funktion

  1. Syntax von pandas.DataFrame.ix[]:
  2. Beispiel-Codes: DataFrame.ix[] Methode zum Schneiden des Zeilenindex
  3. Beispiel Codes: DataFrame.ix[] Methode zum Schneiden des Spaltenindexes
  4. Beispiel-Codes: DataFrame.ix[] Methode zum Schneiden der Spaltenbeschriftung
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DataFrame.ix ist ab Pandas Version 0.20.0 veraltet. Sie können die strengeren Indizierungsmethoden wie loc und iloc verwenden.

Die Python Pandas-Funktion DataFrame.ix[] schneidet Zeilen oder Spalten in Abhängigkeit vom Wert der Parameter.

Syntax von pandas.DataFrame.ix[]:

DataFrame.ix[index=None, 
                label=None]

Parameter

index Eine Ganzzahl oder eine Liste von Ganzzahlen für den Zeilenindex.
label Eine Zeichenkette, eine Ganzzahl, eine Liste von Zeichenketten oder eine Ganzzahl für das Slicing von Spaltenbeschriftungen.

Zurück

Es wird der geänderte DataFrame zurückgegeben.

Beispiel-Codes: DataFrame.ix[] Methode zum Schneiden des Zeilenindex

import pandas as pd

dataframe=pd.DataFrame({'Attendance': {0: 60, 1: 100, 2: 80,3: 78,4: 95},
                        'Name': {0: 'Olivia', 1: 'John', 2: 'Laura',3: 'Ben',4: 'Kevin'},
                        'Obtained Marks': {0: 90, 1: 75, 2: 82, 3: 64, 4: 45}})

print("The Original Data frame is: \n")
print(dataframe)

dataframe1 = dataframe.ix[:2, ]
print("The Modified Data frame is: \n")
print(dataframe1)

Ausgabe:

The Original Data frame is: 

   Attendance    Name  Obtained Marks
0          60  Olivia              90
1         100    John              75
2          80   Laura              82
3          78     Ben              64
4          95   Kevin              45
The Modified Data frame is: 

   Attendance    Name  Obtained Marks
0          60  Olivia              90
1         100    John              75
2          80   Laura              82

Es werden die Zeilenindizes 3 und 4 zerlegt.

Beispiel Codes: DataFrame.ix[] Methode zum Schneiden des Spaltenindexes

Um die Spalte von DataFrame in Pandas zu zerschneiden, rufen wir die Funktion ix[] für die Spaltenbeschriftung unter Verwendung des Indexes auf.

import pandas as pd

dataframe=pd.DataFrame({'Attendance': {0: 60, 1: 100, 2: 80,3: 78,4: 95},
                        'Name': {0: 'Olivia', 1: 'John', 2: 'Laura',3: 'Ben',4: 'Kevin'},
                        'Obtained Marks': {0: 90, 1: 75, 2: 82, 3: 64, 4: 45}})

print("The Original Data frame is: \n")
print(dataframe)

dataframe1 = dataframe.ix[ : , :1]
print("The Modified Data frame is: \n")
print(dataframe1)

Ausgabe:

The Original Data frame is: 

   Attendance    Name  Obtained Marks
0          60  Olivia              90
1         100    John              75
2          80   Laura              82
3          78     Ben              64
4          95   Kevin              45
The Modified Data frame is: 

   Attendance
0          60
1         100
2          80
3          78
4          95

Es wird nur noch die erste Spalte des DataFrame zurückgegeben.

Beispiel-Codes: DataFrame.ix[] Methode zum Schneiden der Spaltenbeschriftung

Wir können auch die Spaltenbeschriftung als Parameter übergeben, um diese Spalte zu behalten und andere Spalten zu zerschneiden.

import pandas as pd

dataframe=pd.DataFrame({'Attendance': {0: 60, 1: 100, 2: 80,3: 78,4: 95},
                        'Name': {0: 'Olivia', 1: 'John', 2: 'Laura',3: 'Ben',4: 'Kevin'},
                        'Obtained Marks': {0: 90, 1: 75, 2: 82, 3: 64, 4: 45}})

print("The Original Data frame is: \n")
print(dataframe)

dataframe1 = dataframe.ix[ : ,"Name"]
print("The Modified Data frame is: \n")
print(dataframe1)

Ausgabe:

The Original Data frame is: 

   Attendance    Name  Obtained Marks
0          60  Olivia              90
1         100    John              75
2          80   Laura              82
3          78     Ben              64
4          95   Kevin              45
The Modified Data frame is: 

0    Olivia
1      John
2     Laura
3       Ben
4     Kevin
Name: Name, dtype: object

Die Funktion hat die anderen Spalten unter Beibehaltung der Spalte Name zerschnitten. Sie sollten jedoch beachten, dass die Funktion die Werte der Spalte Name beibehalten und ihre Beschriftung zerlegt hat.

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