При анализе данных и манипулировании ими с помощью Pandas извлечение значений из определенных столбцов является распространенной задачей. Если вы хотите получить одно значение или подмножество значений из столбца, Pandas предоставляет для этого несколько методов. В этой статье мы рассмотрим различные методы извлечения значений из столбцов на простых примерах кода. Итак, приступим!

Метод 1: использование скобочных обозначений
Один из самых простых способов извлечения значений из столбца Pandas — использование скобочных обозначений. Вы можете получить доступ к столбцу в DataFrame, указав его имя в квадратных скобках. Вот пример:

import pandas as pd
# Create a DataFrame
data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Michael'],
        'Age': [25, 30, 35],
        'City': ['New York', 'London', 'Paris']}
df = pd.DataFrame(data)
# Extract values from the 'Name' column
names = df['Name']
print(names)

Выход:

0       John
1       Emma
2    Michael
Name: Name, dtype: object

Метод 2: использование метода доступа.loc
Аксессор .locпозволяет получать доступ к строкам и столбцам в DataFrame по метке. Вы можете использовать его для извлечения значений из определенного столбца на основе определенных условий. Вот пример:

# Extract values from the 'Age' column for rows where 'City' is 'London'
ages = df.loc[df['City'] == 'London', 'Age']
print(ages)

Выход:

1    30
Name: Age, dtype: int64

Метод 3: использование метода доступа.at
Если вы хотите извлечь одно значение из столбца DataFrame на основе меток строк и столбцов, вы можете использовать метод доступа .at. Вот пример:

# Extract the value at row 0 and column 'Name'
name = df.at[0, 'Name']
print(name)

Выход:

John

Метод 4: использование метода доступа.iloc
Аксессор .ilocиспользуется для доступа к значениям DataFrame по целочисленному местоположению. Вы можете извлечь значения из столбца на основе целочисленной позиции строк. Вот пример:

# Extract values from the 'Age' column for the first two rows
ages = df.iloc[:2, df.columns.get_loc('Age')]
print(ages)

Выход:

0    25
1    30
Name: Age, dtype: int64

Метод 5: совместное использование методов доступа.at и.iat.
Если вы хотите извлечь одно значение из столбца на основе целочисленных позиций как строки, так и столбца, вы можете объединить .atи .iatсредств доступа. Вот пример:

# Extract the value at row 1 and column 2
value = df.iat[1, df.columns.get_loc('City')]
print(value)

Выход:

London

В этой статье мы рассмотрели различные методы извлечения значений из столбцов в Pandas. Используя скобочные обозначения, .loc, .at, .ilocи комбинацию .atи .iatвы можете легко получить определенные значения или подмножества значений из столбцов DataFrame. Эти методы помогут вам эффективно манипулировать данными и анализировать их с помощью Pandas в Python.

Не забудьте выбрать подходящий метод в зависимости от ваших конкретных требований. Удачного программирования с Pandas!