Python Pandas Series .take()

在 Pandas 库中，Series 是一种类似于一维数组的数据类型，它的每个元素都有一个"标签"或"索引"。.take() 方法可以按照指定的索引值返回一系列的元素。

语法

Series.take(indices, axis=0, is_copy=True)

• indices：一个列表，表示需要选择的索引值。
• axis：指定轴的方向，默认为 0，即对行进行选择。
• is_copy：是否返回数据的副本，默认为 True。

示例

import pandas as pd

data = pd.Series([10, 20, 30, 40, 50, 60])
print(data.take([1, 3, 5]))  # 取出索引为 1、3、5 的元素

运行结果：

1    20
3    40
5    60
dtype: int64

下面介绍一些较为常见的用法。

选择多个索引值

import pandas as pd

data = pd.Series([10, 20, 30, 40, 50, 60])
print(data.take([2, 0, 4, 2]))  # 取出索引为 2、0、4、2 的元素

运行结果：

2    30
0    10
4    50
2    30
dtype: int64

选择多个轴

import pandas as pd

data = pd.DataFrame({'a':[1, 2, 3], 'b':[4, 5, 6], 'c':[7, 8, 9]})
print(data.take([0, 2], axis=1))  # 取出第 0、2 列

运行结果：

   a  c
0  1  7
1  2  8
2  3  9

不返回副本

import pandas as pd

data = pd.Series([10, 20, 30, 40, 50, 60])
print(data.take([1, 3, 5], is_copy=False))  # 不返回副本

运行结果：

1    20
3    40
5    60
dtype: int64

总结

在 Pandas 库中，.take() 方法可以按照指定的索引值返回一定位置上的元素。该方法的语法、示例和使用方式见上述介绍。