pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy.take

DataFrameGroupBy.take

Возвращает элементы по заданным порядковым индексам вдоль оси.

Это означает, что мы не индексируем по фактическим значениям в атрибуте индекса объекта. Мы индексируем по фактической позиции элемента в объекте.

Параметры:

indices : массив-подобный объект Массив целых чисел, указывающий позиции для извлечения. axis : int, по умолчанию 0 Ось, на которой нужно выбрать элементы. «0» означает, что мы выбираем строки, «1» означает, что мы выбираем столбцы и т. д. convert : bool, по умолчанию True Устарело начиная с версии 0.21.0: В будущем отрицательные индексы всегда будут преобразовываться. Преобразовывать ли отрицательные индексы в положительные. Например, -1 будет соответствовать len(axis) - 1. Преобразования аналогичны поведению индексирования обычного списка Python. is_copy : bool, по умолчанию True Возвращать ли копию исходного объекта.

Возвращает:

taken : тип вызывающего объекта Массив-подобный объект, содержащий извлечённые элементы из объекта.

См. также

numpy.ndarray.take, numpy.take

Примеры

>>> 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

Извлечение элементов с позициями 0 и 3 вдоль оси 0 (по умолчанию).

Обратите внимание, как фактические выбранные индексы (0 и 1) не соответствуют нашим выбранным индексам 0 и 3. Это потому, что мы выбираем 0-ю и 3-ю строки, а не строки, чьи индексы равны 0 и 3.

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

Извлечение элементов с индексами 1 и 2 вдоль оси 1 (выбор столбцов).

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

Мы можем извлекать элементы, используя отрицательные числа для положительных индексов, начиная с конца объекта, точно так же, как и со списками Python.

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