Funzione Pandas DataFrame.ix[]
Minahil Noor
30 gennaio 2023
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Sintassi di
pandas.DataFrame.ix[]: -
Codici di esempio: Metodo
DataFrame.ix[]per suddividere l’indice di riga -
Codici di esempio: Metodo
DataFrame.ix[]per suddividere l’indice della colonna -
Codici di esempio: Metodo
DataFrame.ix[]per suddividere l’etichetta della colonna
![Funzione Pandas DataFrame.ix[]](/img/Python-Pandas/feature-image---Pandas-DataFrame-DataFrame.ix-Function.webp)
Attenzione
DataFrame.ix è deprecato dalla versione di Pandas 0.20.0. Puoi usare il metodo di indicizzazione più rigido come loc e iloc.La funzione Python Pandas DataFrame.ix[] suddivide righe o colonne a seconda del valore dei parametri.
Sintassi di pandas.DataFrame.ix[]:
DataFrame.ix[index = None,
label = None]
Parametri
index |
Un numero intero o una lista di numeri interi per l’affettatura dell’indice di riga. |
label |
Una stringa, un numero intero, una lista di stringhe o un numero intero per la suddivisione delle etichette di colonna. |
Ritorno
Restituisce il DataFrame modificato.
Codici di esempio: Metodo DataFrame.ix[] per suddividere l’indice di riga
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)
Produzione:
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
Ha indici di riga a sezioni 3 e 4.
Codici di esempio: Metodo DataFrame.ix[] per suddividere l’indice della colonna
Per suddividere la colonna di DataFrame in Pandas, chiameremo la funzione ix[] per l’etichetta della colonna usando l’indice.
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)
Produzione:
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
Ora ha restituito solo la prima colonna del DataFrame.
Codici di esempio: Metodo DataFrame.ix[] per suddividere l’etichetta della colonna
Possiamo anche passare l’etichetta della colonna come parametro per mantenere quella colonna e suddividere altre colonne.
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)
Produzione:
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
La funzione ha suddiviso le altre colonne mantenendo la colonna Name. Ma dovresti notare che la funzione ha mantenuto i valori della colonna Name e ha tagliato la sua etichetta.