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 фактическому положению элемента в объекте.

Параметры:	indices : array-like Массив целых чисел, указывающий позиции для извлечения. axis : {0 or ‘index’, 1 or ‘columns’, None}, default 0 Ось, по которой нужно выбрать элементы. 0 означает, что мы выбираем строки, 1 означает, что мы выбираем столбцы. is_copy : bool, default True Нужно ли вернуть копию исходного объекта? **kwargs Для совместимости с numpy.take(). Не оказывает влияния на результат.
Возвращает:	taken : same type as caller Массивоподобный объект, содержащий извлеченные элементы из объекта.

См. также

DataFrame.loc

Выбор подмножества DataFrame по меткам.

DataFrame.iloc

Выбор подмножества DataFrame по позициям.

numpy.take

Извлечение 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

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

Обратите внимание, как фактические индексы, выбранные (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

Извлечение элементов по индексам 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 использовать отрицательные целые числа для положительных индексов, начиная с конца объекта, как и в списках Python.

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