pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy.take

DataFrameGroupBy.take

Возвращает элементы по заданным позиционным 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 тип Массив целых чисел, указывающих, какие позиции нужно взять. axis : {0 или ‘index’, 1 или ‘columns’, None}, по умолчанию 0 Ось, на которой следует выбрать элементы. 0 означает, что мы выбираем строки, 1 означает, что мы выбираем столбцы. convert : bool, по умолчанию True Преобразовывать ли отрицательные индексы в положительные. Например, -1 будет сопоставлен с len(axis) - 1. Преобразования аналогичны поведению индексирования обычного Python-списка. Устарело начиная с версии 0.21.0: В будущем отрицательные индексы всегда будут преобразовываться. is_copy : bool, по умолчанию True Возвращать копию исходного объекта или нет. **kwargs Для совместимости с numpy.take(). Не оказывает влияния на вывод.

Возвращает:

taken : тип вызываемого объекта Массив-подобный тип, содержащий выбранные элементы из объекта.

См. также

DataFrame.loc

Выбор подмножества DataFrame по меткам.

DataFrame.iloc

Выбор подмножества DataFrame по позициям.

numpy.take

Выборка элементов из массива вдоль оси.

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

Выборка элементов в позициях 0 и 3 вдоль оси 0 (по умолчанию).

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

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

Выборка элементов в позициях 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

Можно выбирать элементы с помощью целых отрицательных чисел для положительных индексов, начиная с конца объекта, как и в Python-списках.

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