pandas.DataFrame.take#

DataFrame.take(indices, axis=0, **kwargs)[source]#

沿轴返回给定位置索引中的元素。

这意味着我们不是根据对象 index 属性中的实际值进行索引。我们是根据元素在对象中的实际位置进行索引。

参数:
indicesarray-like

一个指示要获取哪些位置的整数数组。

axis{0 或 ‘index’, 1 或 ‘columns’}, 默认为 0

要从中选择元素的轴。0 表示选择行，1 表示选择列。对于 Series，此参数未使用，默认为 0。

**kwargs

为了与 `numpy.take()` 兼容。对输出没有影响。

返回:
与调用者相同的类型

包含从对象中获取的元素的类数组对象。

另请参阅

DataFrame.loc

按标签选择 DataFrame 的子集。

DataFrame.iloc

按位置选择 DataFrame 的子集。

numpy.take

沿轴从数组中获取元素。

示例

>>> df = pd.DataFrame(
...     [
...         ("falcon", "bird", 389.0),
...         ("parrot", "bird", 24.0),
...         ("lion", "mammal", 80.5),
...         ("monkey", "mammal", np.nan),
...     ],
...     columns=["name", "class", "max_speed"],
...     index=[0, 2, 3, 1],
... )
>>> df
     name   class  max_speed
0  falcon    bird      389.0
2  parrot    bird       24.0
3    lion  mammal       80.5
1  monkey  mammal        NaN

沿轴 0（默认）取位置 0 和 3 的元素。

注意，实际选取的索引（0 和 1）并不对应我们选取的索引 0 和 3。这是因为我们选取的是第 0 行和第 3 行，而不是索引等于 0 和 3 的行。

>>> df.take([0, 3])
     name   class  max_speed
0  falcon    bird      389.0
1  monkey  mammal        NaN

沿轴 1（列选择）取索引 1 和 2 的元素。

>>> df.take([1, 2], axis=1)
    class  max_speed
0    bird      389.0
2    bird       24.0
3  mammal       80.5
1  mammal        NaN

我们可以使用负整数来获取正索引处的元素，就像 Python 列表一样，从对象的末尾开始。

>>> df.take([-1, -2])
     name   class  max_speed
1  monkey  mammal        NaN
3    lion  mammal       80.5
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