Bemind
Учебник Python
Учебник Python
  • Python
    • Python Lists
      • Списковые включения в Python (Полное руководство с примерами)
      • Исправление ValueError: Слишком Много Значений Для Распаковки в Python
      • Как добавить словарь в список в Python
      • Как добавить строку в список в Python
      • Разница между массивами и списками в Python
      • Python: Различия между списками и кортежами
      • Как проверить, пуст ли список в Python
      • Как Итерировать (Циклически Проходить) По Списку в Python
      • Python List sort(): Подробное руководство по сортировке списков
      • Python List Extend: Как добавить несколько элементов в список
      • Python: Найти Индекс Всех Вхождений Элемента в Списке
      • Конвертация списка словарей в Pandas DataFrame
      • Генерация случайных чисел в Python
      • Поиск Индекса в Списке Python: Найти Первое, Последнее или Все Вхождения
      • Добавить в начало списка в Python (Вставить в начало)
      • Найти дубликаты в списке Python
      • Python: Умножение Списков (6 Различных Способов)
      • Python списки: Полный обзор
      • Python: Выбор случайного элемента из списка
      • 4 Способа Очистить Список в Python
      • Объяснение ошибки IndexError в Python: индекс списка выходит за пределы допустимого диапазона
      • Python: Получение индекса максимального элемента в списке
      • Python: Объединение списков – Слияние списков (8 способов)
      • Python: Проверка наличия элемента в списке
      • Python: Проверка наличия элемента в списке
      • Удаление элемента из списка в Python (pop, remove, del, clear)
      • Как перевернуть список в Python (6 способов)
      • Python: Замена элемента в списке (6 различных способов)
      • Python: Удаление дубликатов из списка (7 способов)
      • Python: Преобразование словаря в список кортежей (4 простых способа)
      • Python: Перемешать Список (Случайное Распределение Элементов Списка в Python)
      • Python: Пересечение двух списков
      • Python: Вычитание двух списков (4 простых способа!)
      • Длина или Размер Списка в Python: 5 Способов Узнать Длину Списка
      • Python: Транспонирование списка списков (5 простых способов!)
      • Python: Разделение списка (Пополам, на части)
      • Python: Комбинации списка (Получить все комбинации списка)
      • Python: Выравнивание списка списков (4 способа)
      • Разница между списками в Python: Нахождение разницы между двумя списками Python
      • Python: Найти среднее значение списка или списка списков
      • Как добавлять элементы в списки в Python – 4 простых способа!
      • Списковые включения в Python (Полное руководство с примерами)
      • 6 способов преобразовать список Python в строку
    • Python Dictionaries
      • Понимание словаря Python (с примерами)
      • Исправляем ValueError: Слишком Много Значений Для Распаковки в Python
      • Как добавить словарь в список в Python
      • Преобразование JSON в словарь Python
      • Полное руководство по вложенным словарям в Python
      • Копирование словаря в Python: Полное руководство
      • Конвертация списка словарей в Pandas DataFrame
      • Поиск дубликатов в списке Python
      • Полный обзор словарей в Python
      • Python: Добавление пары Ключ:Значение в Словарь
      • Python: Сортировка словаря по значениям
      • Слияние Словарей в Python – Комбинирование Словарей (7 Способов)
      • Python: Удаление Дубликатов из Списка (7 Способов)
      • Python: Преобразование словаря в список кортежей (4 простых способа)
      • Python: Красивая Печать Словаря (Dictionary) – 4 Способа
      • Python: Проверка пуст ли словарь (5 способов!)
      • Copy of Python: Проверка пуст ли словарь (5 способов!)
      • Python: Проверьте, существует ли ключ (или значение) в словаре (5 простых способов)
      • Python: Проверьте, существует ли ключ (или значение) в словаре (5 простых способов)
      • Python: Получение Ключа Словаря с Максимальным Значением (4 Способа)
      • Python: Удаление ключа из словаря (4 разных способа)
      • Как красиво вывести JSON-файл в Python (6 методов)
    • Python Strings
      • Python Капитализация Строк: Руководство по Преобразованию слов в Заглавные
      • Python strip: Как обрезать строку в Python
      • Python Обратная Строка: Руководство по Реверсированию Строк
      • Как Удалить Префикс или Суффикс из Строки в Python
      • Преобразование строки в формат заголовка в Python с помощью str.title()
      • Как добавить строку в список в Python
      • Python String startswith: Проверка, начинается ли строка с подстроки
      • Python String endswith: Проверка того, заканчивается ли строка подстрокой
      • Как удалить первый или последний символ из строки в Python
      • Как исправить: SyntaxError в Python - EOL при сканировании строкового литерала
      • Python String Contains: Проверка Наличия Подстроки в Строке
      • Как проверить, пустая ли строка в Python
      • Python Новая Строка и Как Печатать Без Переноса Строки
      • Как Конкатенировать Строки в Python: Полное Руководство
      • Python: Подсчет слов в строке или файле
      • Как создать список алфавита в Python
      • Python: Конкатенация строки и целого числа (Int)
      • Python: Сортировка строки (4 различных способа)
      • Python zfill и rjust: Добавление нулей в строку в Python
      • Python: Целое в Двоичное (Преобразование целого числа в двоичную строку)
      • Python rfind: Нахождение индекса последней подстроки в строке
      • Python SHA256 хеширование алгоритм: объяснение
      • Python: Усечение числа с плавающей точкой (6 различных способов)
      • Выбор между методами Python isdigit(), isnumeric() и isdecimal()
      • Python: Удаление специальных символов из строки
      • Python Приведение Строки к Нижнему Регистру с помощью .lower(), .casefold(), и .islower()
      • Python программа для проверки, является ли строка палиндромом (6 методов)
      • Python: Найдите все перестановки строки (3 легких способа!)
      • Python: Удаление пунктуации из строки (3 разных способа!)
      • Python: Найти индекс (или все индексы) подстроки в строке
      • Python: Удаление символов новой строки из строки
      • Python: Удаление символа из строки (4 способа)
      • Python: Количество вхождений в строке (4 способа!)
    • Встроенные функции Python
      • abs()
      • ascii()
      • aiter()
      • all()
      • any()
      • anext()
      • bin()
      • bool()
      • breakpoint()
      • bytearray()
      • bytes()
      • callable()
      • chr()
      • classmethod()
      • compile()
      • complex()
      • delattr()
      • dict()
      • dir()
      • divmod()
      • enumerate()
      • eval()
      • exec()
      • filter()
      • float()
      • format()
      • frozenset()
      • getattr()
      • globals()
      • hasattr()
      • hash()
      • help()
      • hex()
      • id()
      • input()
      • int()
      • issubclass()
      • iter()
      • len()
      • list()
      • locals()
      • map()
      • max()
      • memoryview()
      • min()
      • next()
      • object()
      • oct()
      • open()
      • ord()
      • pow()
      • print()
      • property()
      • range()
      • repr()
      • reversed()
      • round()
      • set()
      • setattr()
      • isinstance()
      • slice()
      • zip()
      • type()
      • sorted()
      • staticmethod()
      • str()
      • sum()
      • super()
      • tuple()
      • vars()
      • import()
    • Cобеседования Python. Разбор реальных вопросов.
    • Встроенные методы в Python
  • Учебники по Pandas и Numpy
    • Numpy
      • Функция активации ReLU для глубокого обучения: полное руководство по выпрямленному линейному блоку
      • Как нормализовать массивы NumPy (минимальное-максимальное масштабирование, Z-оценка, L2)
      • NumPy where: Условная обработка элементов массива
      • NumPy linspace: создание равномерно расположенных массивов с помощью np.linspace
      • Как рассчитать векторное произведение в Python
      • Разделение NumPy: Разделение массива NumPy на части
      • NumPy: Лучшие способы применения функции к массиву
      • NumPy full: Создание массивов с заданным значением
      • NumPy clip(): Ограничьте значения массива минимальным и максимальным значениями
      • NumPy cumsum: Расчет кумулятивных сумм массивов NumPy
      • Изучаем функцию np.histogram в NumPy: создаем гистограмму
      • NumPy arange(): Полное руководство (с примерами)
      • Руководство по индексации и срезам массивов NumPy: Полное руководство
      • NumPy argmin(): Получение индекса минимального значения в массивах
      • Выравнивание массива с помощью NumPy flatten
      • Объединение массивов NumPy по различным осям с использованием функции stack
      • Удаление размерности из массивов NumPy с помощью NumPy Squeeze
      • Функция np.repeat() NumPy: Повторение массивов NumPy
      • Использование функции NumPy.exp() для вычисления экспоненты
      • Реализация функции сигмоида на Python
      • NumPy Pad: Использование np.pad() для дополнения массивов и матриц
      • np.argmax(): Как использовать NumPy Argmax
      • NumPy logspace: Понимание функции np.logspace()
      • Использование NumPy Tile для Расположения Массивов
      • NumPy Zeros: Создание массивов и матриц с нулями в NumPy
      • Использование числа Пи в Python (NumPy и Math)
      • Распределение Нормального (Гауссова) Распределения в Numpy (Случайное Нормальное в Numpy)
      • NumPy для Data Science на Python
      • Расчет скалярного произведения с использованием Numpy в Python
      • Расчет натурального логарифма на Python
    • Pandas
      • Python сводные таблицы – Полное руководство
      • Изучение API стиля Pandas
      • Объяснение группировки по нескольким столбцам в Pandas с примерами
      • Удаление индексной колонки DataFrame в Pandas: Руководство с примерами
      • Pandas Quantile: Расчет процентилей в DataFrame
      • Как рассчитать скользящее среднее (среднее арифметическое) в Pandas
      • Руководство по использованию метода fillna в Pandas для работы с отсутствующими данными в DataFrame
      • Pandas unique(): Получение уникальных значений в DataFrame
      • Распакуйте Ваши Данные с Помощью Функции Melt в Pandas
      • Pandas date_range: Как Создать Диапазон Дат в Pandas
      • Сброс индекса в Pandas: как сбросить индекс в Pandas
      • Pandas replace() – Замена значений в DataFrame Pandas
      • Перемещение столбца DataFrame Pandas на позицию (В начало и в конец)
      • Учебное пособие по Python Pandas: полное руководство
      • Pandas: Замена NaN на нули
      • Преобразование DataFrame Pandas в файл Pickle
      • Конвертация Pandas DataFrame в JSON
      • Преобразование DataFrame Pandas в Словарь
      • Преобразование Pandas DataFrame в Список
      • Чтение файлов Parquet в Pandas с помощью pd.read_parquet
      • Pandas dropna(): Удаление отсутствующих записей и столбцов в DataFrame
      • Как Добавить Новый Столбец в DataFrame Pandas
      • Подсчёт уникальных значений в Pandas
      • Отображение всех столбцов и строк в DataFrame Pandas
      • Pandas to_excel: Запись DataFrames в файлы Excel
      • Как использовать Pandas для чтения файлов Excel в Python
      • Преобразование списка словарей в Pandas DataFrame
      • Как добавить/вставить строку в DataFrame Pandas
      • Диаграмма рассеяния в Pandas: Как создать диаграмму рассеяния в Pandas
      • Pandas to_datetime: Преобразование строки Pandas в дату и время
      • Введение в Pandas для Data Science
      • Индексация, Выборка и Присваивание Данных в Pandas
      • Суммирование и Анализ Pandas DataFrame
      • Преобразование столбцов Pandas с помощью map и apply
      • Группировка данных в Pandas с использованием cut и qcut
      • Дата и время в Pandas и Python
      • Очистка и подготовка данных в Pandas и Python
      • Pandas GroupBy: группировка, суммирование и агрегация данных в Python
      • Pandas Дата и Время в Части Даты (месяц, год и т.д.)
      • Pandas: Получение номера строки из DataFrame
      • Вычисление Взвешенного Среднего в Pandas и Python
      • Как перемешать строки Pandas Dataframe в Python
      • Pandas: количество столбцов (подсчет столбцов в DataFrame)
      • Pandas Sum: сложение столбцов и строк DataFrame
      • Pandas Diff: Вычисление Разницы Между Строками Pandas
      • Нормализация столбца или датафрейма Pandas (с использованием Pandas или sklearn)
      • Функция Rank в Pandas: Ранжирование данных в Dataframe (Эквивалент SQL row_number)
      • Pandas Describe: Описательная статистика вашего Dataframe
      • Pandas Shift: Перемещение столбца DataFrame вверх или вниз
      • 7 Способов Выполнения Выборки Данных в Pandas
      • Экспорт DataFrame Pandas в CSV файл – Использование .to_csv()
      • Pandas: Итерация по строкам DataFrame в Pandas
      • Pandas: Преобразование значений столбца в строки
      • Дисперсия в Pandas: Вычисление дисперсии столбца в Pandas Dataframe
      • Pandas: Создание DataFrame из списков (5 способов!)
      • Pandas Rename Index: Как переименовать индекс DataFrame в Pandas
      • Pandas: Подсчёт уникальных значений в объекте GroupBy
      • Pandas: Добавить дни к колонке с датами
      • Среднее в Pandas: Как рассчитать среднее для одной или нескольких колонок
      • Pandas Column to List – Конвертируйте колонку Pandas в список
      • Транспонирование Dataframe в Pandas
      • Python: Разделение DataFrame Pandas
      • Как получить имена столбцов в DataFrame Pandas
      • Pandas: Количество строк в DataFrame (6 способов)
      • Создание пустого DataFrame Pandas и добавление данных
      • Как переименовать столбцы в Pandas DataFrame (с примерами)
      • Изменение порядка столбцов в Pandas: использование метода reindex и метода insert
      • Pandas get_dummies (One-Hot кодирование), объяснение
      • Относительные и Абсолютные Частоты в Python и Pandas
      • Финансовый год – Определение финансового года в Pandas
      • Как сортировать данные в DataFrame Pandas
  • Учебники Matplotlib и Seaborn
    • Seaborn
      • Регрессионные графики в Seaborn с использованием regplot и lmplot
      • Seaborn residplot – Построение остатков линейной регрессии
      • Seaborn jointplot() – Создание совместных графиков в Seaborn
      • Seaborn displot – Распределенческие графики в Python
      • Seaborn ecdfplot – Эмпирические функции накопленного распределения
      • Seaborn rugplot – Визуализация маргинальных распределений
      • Seaborn kdeplot – Создание графиков оценки плотности ядра
      • Seaborn histplot – Создание Гистограмм в Seaborn
      • Seaborn catplot – Визуализация категориальных данных в Python
      • Средняя тенденция для категориальных данных в Seaborn Pointplot
      • Seaborn stripplot: Jitter Plots для распределений категориальных данных
      • Seaborn Countplot – Подсчет категориальных данных в Python
      • Seaborn swarmplot: Bee Swarm Plots для распределения категориальных данных
      • Скрипичные графики Seaborn в Python: Полное руководство
      • Настройка расположения легенд Seaborn, меток, текста и т.д.
      • Тепловая карта Seaborn: Полное руководство
      • Создание многосекционных сеток в Seaborn с помощью FacetGrid
      • Удаление рамки в Seaborn: Как работать с рамкой
      • Заголовки и метки осей в Seaborn: добавление и настройка
      • Как установить Seaborn в Python (Исправление: no module named seaborn)
      • Seaborn relplot – Создание точечных и линейных графиков
      • Полное руководство по созданию точечных диаграмм (scatter plots) в Python с использованием Seaborn
    • Matplotlib
      • Режим Retina в Matplotlib: Улучшение Качества Графиков
      • Как построить функцию в Python с использованием Matplotlib
      • Как создать 3D-диаграммы рассеяния в Matplotlib
      • Как изменить размер шрифта в графике Matplotlib
      • Установка размера маркера в точечных диаграммах Matplotlib
      • Как изменить размер графика и фигуры в Matplotlib
      • Как добавить названия в Matplotlib: Заголовок, Подзаголовок, Названия Осей
      • Pandas Scatter Plot: Как создать диаграмму рассеяния в Pandas
      • Построение графиков в Python с помощью Matplotlib
      • Диаграммы рассеяния Matplotlib – Все, что вам нужно знать
      • Диаграммы с столбцами в Matplotlib – Узнайте все, что вам нужно знать
      • Линейные диаграммы Matplotlib – Всё, что вам нужно знать
      • Построение гистограммы в Python с Matplotlib и Pandas
  • Алгоритмы
    • Алгоритм поиска в ширину (BFS) в Python
    • Алгоритм поиска в глубину (DFS) на Python
  • AI создает хедж-фонд для анализа акций на Python
Powered by GitBook
On this page
  • Загрузка образца Pandas Dataframe
  • Получить номера строк, соответствующие условию в Pandas Dataframe
  • Получить первый номер строки, соответствующий условию в Pandas Dataframe
  • Подсчитайте количество строк, соответствующих условию
  • Заключение
  1. Учебники по Pandas и Numpy
  2. Pandas

Pandas: Получение номера строки из DataFrame

PreviousPandas Дата и Время в Части Даты (месяц, год и т.д.)NextВычисление Взвешенного Среднего в Pandas и Python

Last updated 2 months ago

В этом руководстве вы узнаете, как использовать Pandas для получения номера строки (или, точнее, номера индекса) конкретной строки или строк в датафрейме. Часто возникает необходимость определить номер строки определенного значения, и, к счастью, Pandas делает это довольно просто с помощью функции.

Фактически, это возвращает позиции .index строк, а не номер строки, как в Excel. Поскольку индекс не совсем представляет номер строки, это также не совсем так. Тем не менее, Pandas не предоставляет истинного номера строки, поэтому индекс является ближайшим соответствием этому.

К концу этого учебного курса

  • Как получить номер(а) строки(ей) для строк, соответствующих условию

  • Как получить только один номер строки

  • Как подсчитать количество строк, соответствующих определенному условию

Быстрый ответ: используйте .index для получения номера строки Pandas

# Получение номеров строк, удовлетворяющих условию в DataFrame Pandas

import pandas as pd

row_numbers = df[df['Gender'] == 'Male'].index

print(row_numbers)

# Возвращает:
# Int64Index([3, 4, 6], dtype='int64')

Оглавление

Загрузка образца Pandas Dataframe

Чтобы следовать этому учебнику, я предоставил пример DataFrame в Pandas. Если вы хотите следовать за уроком шаг за шагом, не стесняйтесь копировать код ниже. DataFrame специально сделан небольшим, чтобы его было легче воспринимать.

# Загрузка образец DataFrame Pandas

import pandas as pd

df = pd.DataFrame.from_dict(
    {
        'Name': ['Joan', 'Devi', 'Melissa', 'Dave', 'Nik', 'Kate', 'Evan'],
        'Age': [19, 43, 27, 32, 28, 29, 42],
        'Gender': ['Female', 'Female', 'Female', 'Male', 'Male', 'Female', 'Male'],
        'Education': ['High School', 'College', 'PhD', 'High School', 'College', 'College', 'College'],
        'City': ['Atlanta', 'Toronto', 'New York City', 'Madrid', 'Montreal', 'Vancouver', 'Paris']
    }
)

print(df)

# Возвращает:
#       Name  Age  Gender    Education           City
# 0     Joan   19  Female  High School        Atlanta
# 1     Devi   43  Female      College        Toronto
# 2  Melissa   27  Female          PhD  New York City
# 3     Dave   32    Male  High School         Madrid
# 4      Nik   28    Male      College       Montreal
# 5     Kate   29  Female      College      Vancouver
# 6     Evan   42    Male      College          Paris

Видно, что при выводе на экран у нас есть датафрейм из шести строк и пяти столбцов. Наши столбцы содержат полностью уникальные переменные и другие, которые являются более категориальными.

В следующем разделе вы узнаете, как получить номера строк, соответствующих условию, в DataFrame Pandas.

Получить номера строк, соответствующие условию в Pandas Dataframe

В этом разделе вы узнаете, как использовать Pandas, чтобы получить номер строки или строк, которые соответствуют условию в dataframe.

Мы можем использовать условную фильтрацию в Pandas (которую я подробно разбираю ), чтобы отфильтровать наш датафрейм, а затем выбрать индекс или индексы этих строк. Давайте посмотрим, как мы можем получить номера строк для всех строк, содержащих "Male" в столбце.

# Получение номеров строк, удовлетворяющих условию в DataFrame Pandas

row_numbers = df[df['Gender'] == 'Male'].index

print(row_numbers)

# Возвращает:
# Int64Index([3, 4, 6], dtype='int64')

Здесь мы видим, что это возвращает три элемента: индексы строк, соответствующих условию.

Теперь посмотрим, как можно вернуть номера строк для строк, соответствующих нескольким условиям. Для этого мы можем использовать условную фильтрацию, передавая несколько условий. Давайте выберем строки, где условия соответствуют одновременно "женский пол" и "из Торонто

# Получение номеров строк, удовлетворяющих нескольким условиям в DataFrame Pandas

row_numbers = df[(df['Gender'] == 'Female') & (df['City'] == 'Toronto')].index

print(row_numbers)

# Возвращает:
# Int64Index([1], dtype='int64')

Мы можем увидеть, что смогли вернуть номера строк в Pandas Dataframe, соответствующие двум условиям.

В следующем разделе вы научитесь использовать Pandas для получения номера первой строки

Получить первый номер строки, соответствующий условию в Pandas Dataframe

Иногда вам может понадобиться получить только номер первой строки, которая соответствует определённому условию. Это может быть полезно, например, если вы знаете, что этому условию соответствует только одна строка.

Мы упомянули выше, что вернули объект Int64Index, который является объектом с возможностью индексирования. Благодаря этому, мы можем легко получить доступ к индексу номера строки. Давайте посмотрим, как:

# Получение номера строки первой строки, удовлетворяющей условию

row_numbers = df[df['Name'] == 'Kate'].index[0]
print(row_numbers)

# Возвращает: 5

Мы видим, что при индексировании объекта индекса мы возвращаем только один номер строки. Это позволяет нам получить доступ и использовать эту позицию индекса в различных операциях. Например, мы можем использовать номер строки для изменения содержимого в этой записи или извлечения его программно.

В следующем разделе вы узнаете, как подсчитать количество строк, соответствующих условию.

Подсчитайте количество строк, соответствующих условию

Вы также можете оказаться в ситуации, когда вам нужно определить, сколько строк соответствует определенному условию. Это может быть полезным первым шагом, например, для определения уникальности строки, если вы хотите убедиться, что только одна строка соответствует заданному условию.

Когда мы использовали метод .index выше, мы заметили, что он вернул объект, похожий на список, содержащий номера наших строк. Благодаря этому, мы можем передать этот объект в функцию len(), чтобы подсчитать количество элементов в массиве.

Давайте посмотрим, как мы можем повторить приведённый выше пример и посчитать, сколько строк соответствуют этому условию, используя Pandas:

# Подсчет числа строк, удовлетворяющих условию

row_numbers = df[(df['Gender'] == 'Female') & (df['City'] == 'Toronto')].index
print(len(row_numbers))

# Возвращает: 1

Мы можем увидеть, что, передав объект индекса в функцию len(), мы можем подтвердить, что только один элемент соответствует нашему условию. Это позволяет нам проверить наличие дубликатов, основываясь на том, что мы можем считать уникальным ключом. В противном случае, это может позволить нам подтвердить, что достаточно строк соответствует заданному условию.

Заключение

В этом учебном пособии вы узнали, как использовать Pandas для получения номеров строк DataFrame, соответствующих заданному условию. Вы также узнали, как получить номера строк, которые соответствуют нескольким условиям. Наконец, вы научились использовать Pandas для подсчета количества строк, соответствующих заданному условию.

Чтобы узнать больше о методе Pandas .index, ознакомьтесь с .

официальной документацией здесь
Загрузка образца Pandas Dataframe
Получить номера строк, соответствующие условию в Pandas Dataframe
Получить номер строки, соответствующей условию в Pandas Dataframe
Получить первый номер строки, соответствующий условию в Pandas Dataframe
Подсчитайте количество строк, соответствующих условию
Заключение