Python Pandas dataframe.take()

Python是一种进行数据分析的伟大语言，主要是因为以数据为中心的Python包的奇妙生态系统。Pandas就是这些包中的一个，它使导入和分析数据变得更加容易。

Pandas dataframe.take()函数沿axis返回给定位置索引中的元素。这意味着我们不是根据对象的索引属性中的实际值来进行索引。我们是根据元素在对象中的实际位置进行索引的。

语法: DataFrame.take(indices, axis=0, convert=None, is_copy=True, **kwargs)

参数 :
indices :一个表示要采取哪些位置的ints数组。
axis：选择元素的axis。0表示我们正在选择行，1表示我们正在选择列
convert : 是否将负指数转换成正指数。例如，-1将映射为len(axis) – 1。这种转换与普通Python列表的索引行为类似。
is_copy :是否返回原始对象的副本。
**kwargs : 为了与numpy.take()兼容。对输出没有影响。

返回：一个类似数组的东西，包含了从对象中获取的元素。

例子#1：使用take()函数在索引axis上取一些值。

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the dataframe 
df = pd.read_csv("nba.csv")
  
# Print the dataframe
df

现在我们将为演示目的修改索引标签。现在，这些标签的编号从0到914。

# double the value of index labels
df.index = df.index * 2
  
# Print the modified dataframe
df

让我们取位置0、1和2的值

# take values at input position over the index axis
  
df.take([0, 1, 2], axis = 0)

输出 :

正如我们在输出中看到的，数值是根据位置而不是根据索引标签选择的。

例子#2：使用take()函数在列axis的0、1和2位置取值。

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the dataframe 
df = pd.read_csv("nba.csv")
  
# Print the dataframe
df

现在我们将在列axis的0、1和2位置取值。

# take values over the column axis.
  
df.take([0, 1, 2], axis = 1)

输出 :