pandas.Series.take

Series.take(self, indices, axis=0, is_copy=False, **kwargs) [source]

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, какие позиции нужно взять. axis : {0 or ‘index’, 1 or ‘columns’, None}, default 0 Ось, на 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 или нет. **kwargs Для совместимости с numpy.take(). Не оказывает никакого влияния на вывод.

Возвращает:

taken : same type as caller Массивоподобный объект, содержащий взятые из объекта элементы.

См. также

DataFrame.loc

Выбор подмножества DataFrame по меткам.

DataFrame.iloc

Выбор подмножества DataFrame по позициям.

numpy.take

Извлечение элементов из массива по 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

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

Обратите внимание, как фактические индексы, выбранные (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, индексы которых равны 0 и 3.

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

Взятие 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 взять элементы, используя 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