Pandas DataFrame.ix[] Funktion
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Syntax von
pandas.DataFrame.ix[]: -
Beispiel-Codes:
DataFrame.ix[]Methode zum Schneiden des Zeilenindex -
Beispiel Codes:
DataFrame.ix[]Methode zum Schneiden des Spaltenindexes -
Beispiel-Codes:
DataFrame.ix[]Methode zum Schneiden der Spaltenbeschriftung
![Pandas DataFrame.ix[] Funktion](/img/Python-Pandas/feature-image---Pandas-DataFrame-DataFrame.ix-Function.webp)
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.