Ý nghĩa của [: 0 trong python là gì?

>>> type[df.iloc[0]]

>>> df.iloc[0]
a    1
b    2
c    3
d    4
Name: 0, dtype: int64

2 chủ yếu dựa trên vị trí số nguyên [từ

>>> type[df.iloc[0]]

>>> df.iloc[0]
a    1
b    2
c    3
d    4
Name: 0, dtype: int64

3 đến

>>> type[df.iloc[0]]

>>> df.iloc[0]
a    1
b    2
c    3
d    4
Name: 0, dtype: int64

4 của trục], nhưng cũng có thể được sử dụng với mảng boolean

Đầu vào được phép là

• Một số nguyên, e. g.

  >>> type[df.iloc[0]]
  
  >>> df.iloc[0]
  a    1
  b    2
  c    3
  d    4
  Name: 0, dtype: int64
  

  5

• Một danh sách hoặc mảng các số nguyên, e. g.

  >>> type[df.iloc[0]]
  
  >>> df.iloc[0]
  a    1
  b    2
  c    3
  d    4
  Name: 0, dtype: int64
  

  6

• Một đối tượng lát có int, e. g.

  >>> type[df.iloc[0]]
  
  >>> df.iloc[0]
  a    1
  b    2
  c    3
  d    4
  Name: 0, dtype: int64
  

  7

• một mảng boolean

• Một hàm

  >>> type[df.iloc[0]]
  
  >>> df.iloc[0]
  a    1
  b    2
  c    3
  d    4
  Name: 0, dtype: int64
  

  8 với một đối số [Sê-ri gọi hoặc DataFrame] và trả về đầu ra hợp lệ để lập chỉ mục [một trong những điều trên]. Điều này hữu ích trong các chuỗi phương thức, khi bạn không có tham chiếu đến đối tượng gọi, nhưng muốn lựa chọn của bạn dựa trên một số giá trị

• Một bộ chỉ số hàng và cột. Các phần tử tuple bao gồm một trong các đầu vào trên, e. g.

  >>> type[df.iloc[0]]
  
  >>> df.iloc[0]
  a    1
  b    2
  c    3
  d    4
  Name: 0, dtype: int64
  

  9

>>> df.iloc[[0]]
   a  b  c  d
0  1  2  3  4
>>> type[df.iloc[[0]]]

0 sẽ tăng

>>> df.iloc[[0]]
   a  b  c  d
0  1  2  3  4
>>> type[df.iloc[[0]]]

1 nếu bộ chỉ mục được yêu cầu nằm ngoài giới hạn, ngoại trừ bộ chỉ mục lát cắt cho phép lập chỉ mục ngoài giới hạn [điều này phù hợp với ngữ nghĩa của lát cắt python/numpy]

Xem thêm tại

Xem thêm

Bộ truy cập vô hướng vị trí số nguyên nhanh

Trình chỉ mục hoàn toàn dựa trên vị trí nhãn để lựa chọn theo nhãn

Lập chỉ mục hoàn toàn dựa trên vị trí số nguyên để lựa chọn theo vị trí

ví dụ

>>> mydict = [{'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4},
..           {'a': 100, 'b': 200, 'c': 300, 'd': 400},
..           {'a': 1000, 'b': 2000, 'c': 3000, 'd': 4000 }]
>>> df = pd.DataFrame[mydict]
>>> df
      a     b     c     d
0     1     2     3     4
1   100   200   300   400
2  1000  2000  3000  4000

Chỉ lập chỉ mục các hàng

Với một số nguyên vô hướng

>>> type[df.iloc[0]]

>>> df.iloc[0]
a    1
b    2
c    3
d    4
Name: 0, dtype: int64

Với một danh sách các số nguyên

________số 8_______

>>> df.iloc[[0, 1]]
     a    b    c    d
0    1    2    3    4
1  100  200  300  400

Với một đối tượng lát

>>> df.iloc[:3]
      a     b     c     d
0     1     2     3     4
1   100   200   300   400
2  1000  2000  3000  4000

Với mặt nạ boolean có cùng độ dài với chỉ mục

>>> df.iloc[[True, False, True]]
      a     b     c     d
0     1     2     3     4
2  1000  2000  3000  4000

Với khả năng gọi được, hữu ích trong chuỗi phương thức. X được chuyển đến

>>> df.iloc[[0]]
   a  b  c  d
0  1  2  3  4
>>> type[df.iloc[[0]]]

5 là DataFrame đang được cắt. Điều này chọn các hàng có nhãn chỉ mục thậm chí

Nó có nghĩa là gì trong danh sách Python [. 1?

có nghĩa là gì [

Ý nghĩa của nó là gì. trong Python?