pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy.take

propertyDataFrameGroupBy.take[source]

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:array-like

Массив целых чисел, указывающих, какие позиции взять.

axis:{0 или ‘index’, 1 или ‘columns’, None}, по умолчанию 0

Ось, по которой выбирать элементы. 0 означает, что мы выбираем строки, 1 означает, что мы выбираем столбцы. Для Series этот параметр не используется и по умолчанию равен 0.

is_copy:bool

До pandas 1.0, is_copy=False можно было указать для обеспечения того, что возвращаемое значение является фактической копией. Начиная с pandas 1.0, take всегда возвращает копию, и ключевое слово поэтому устарело.

Устарело начиная с версии 1.0.0.

**kwargs

Для совместимости с numpy.take(). Не оказывает влияния на вывод.

Возвращает

taken:тип, такой же, как вызывающий

Массивоподобный объект, содержащий взятые из объекта элементы.

См. также

DataFrame.loc

Выбирает подмножество DataFrame по меткам.

DataFrame.iloc

Выбирает подмножество 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 в позициях 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])
     name   class  max_speed
0  falcon    bird      389.0
1  monkey  mammal        NaN

Извлечение элементов в индексах 1 и 2 вдоль оси 1 (выбор столбца).

>>> 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 целые числа для положительных индексов, начиная с конца объекта, точно так же, как и с Python-списками.

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