Python Pandas Series.select()

Pandas系列是一个带有轴标签的一维ndarray。标签不需要是唯一的，但必须是一个可散列的类型。该对象支持基于整数和标签的索引，并提供了大量的方法来执行涉及索引的操作。

Pandas Series.select()函数返回与标准匹配的轴标签对应的数据。我们把函数的名称作为参数传给这个函数，这个函数会应用于所有的索引标签。满足条件的索引标签被选中。

语法: Series.select(crit, axis=0)

参数:
crit :在每个索引（标签）上调用。应该返回True或False
axis: int值

返回：选择：与调用者的类型相同

例子#1：使用Series.select()函数从给定的Series对象中选择所有那些城市的名字，因为它的索引标签有偶数结尾。

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the Series
sr = pd.Series(['New York', 'Chicago', 'Toronto', 'Lisbon', 'Rio', 'Moscow'])
  
# Create the Datetime Index
index_ = ['City 1', 'City 2', 'City 3', 'City 4', 'City 5', 'City 6']
  
# set the index
sr.index = index_
  
# Print the series
print(sr)

输出 :

现在我们将使用Series.select()函数来选择所有那些索引标签以偶数整数值结尾的城市名称。

# Define a function to  Select those cities whose index
# label's last character is an even integer
def city_even(city):
    # if last character is even
    if int(city[-1]) % 2 == 0:
        return True
    else:
        return False
  
# Call the function and select the values
selected_cities = sr.select(city_even, axis = 0)
  
# Print the returned Series object
print(selected_cities)

输出 :

正如我们在输出中所看到的，Series.select()函数已经成功地返回了所有符合给定条件的城市。

例子2：使用Series.select()函数从给定的Series对象中选择 “可口可乐 “和 “雪碧 “的销售额。

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the Series
sr = pd.Series([100, 25, 32, 118, 24, 65])
  
# Create the Index
index_ = ['Coca Cola', 'Sprite', 'Coke', 'Fanta', 'Dew', 'ThumbsUp']
  
# set the index
sr.index = index_
  
# Print the series
print(sr)

输出 :

现在，我们将使用Series.select()函数，从给定的系列对象中选择列出的饮料的销售额。

# Function to select the sales of 
# Coca Cola and Sprite
def show_sales(x):
    if x == 'Sprite' or x == 'Coca Cola':
        return True
    else:
        return False
  
# Call the function and select the values
selected_cities = sr.select(show_sales, axis = 0)
  
# Print the returned Series object
print(selected_cities)

输出 :

正如我们在输出中看到的，Series.select()函数已经成功地从给定的Series对象中返回了所需饮料的销售数据。