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Wie bekomme ich eine Spalte nach Nummer in Pandas?

Was ist der Unterschied zwischen:

Maand['P_Sanyo_Gesloten']
Out[119]: 
Time
2012-08-01 00:00:11    0
2012-08-01 00:05:10    0
2012-08-01 00:10:11    0
2012-08-01 00:20:10    0
2012-08-01 00:25:10    0
2012-08-01 00:30:09    0
2012-08-01 00:40:10    0
2012-08-01 00:50:09    0
2012-08-01 01:05:10    0
2012-08-01 01:10:10    0
2012-08-01 01:15:10    0
2012-08-01 01:25:10    0
2012-08-01 01:30:10    0
2012-08-01 01:35:09    0
2012-08-01 01:40:10    0
...
2012-08-30 22:35:09    0
2012-08-30 22:45:10    0
2012-08-30 22:50:09    0
2012-08-30 22:55:10    0
2012-08-30 23:00:09    0
2012-08-30 23:05:10    0
2012-08-30 23:10:09    0
2012-08-30 23:15:10    0
2012-08-30 23:20:09    0
2012-08-30 23:25:10    0
2012-08-30 23:35:09    0
2012-08-30 23:40:10    0
2012-08-30 23:45:09    0
2012-08-30 23:50:10    0
2012-08-30 23:55:11    0
Name: P_Sanyo_Gesloten, Length: 7413, dtype: int64

Und

Maand[[1]]
Out[120]: 
&ltclass 'pandas.core.frame.DataFrame'&gt
DatetimeIndex: 7413 entries, 2012-08-01 00:00:11 to 2012-08-30 23:55:11
Data columns (total 1 columns):
P_Sanyo_Gesloten    7413  non-null values
dtypes: int64(1)

Wie kann ich Daten nach Spaltenindexnummer abrufen? Und nicht durch einen Index-String?

23
Jomme

Eine ist eine Spalte (auch bekannt als Serie), während die andere ein DataFrame ist:

In [1]: df = pd.DataFrame([[1,2], [3,4]], columns=['a', 'b'])

In [2]: df
Out[2]:
   a  b
0  1  2
1  3  4

Die Spalte 'b' (aka Serie):

In [3]: df['b']
Out[3]:
0    2
1    4
Name: b, dtype: int64

Der Unterdatenrahmen mit Spalten (Position) in [1]:

In [4]: df[[1]]
Out[4]:
   b
0  2
1  4

Hinweis: Es ist vorzuziehen (und weniger mehrdeutig), anzugeben, ob Sie über den Spaltennamen sprechen, z. ['b'] oder die Ganzzahlposition, da manchmal Spalten als Ganzzahlen angegeben werden können:

In [5]: df.iloc[:, [1]]
Out[5]:
   b
0  2
1  4

In [6]: df.loc[:, ['b']]
Out[6]:
   b
0  2
1  4

In [7]: df.loc[:, 'b']
Out[7]:
0    2
1    4
Name: b, dtype: int64
29
Andy Hayden

Das Folgende stammt aus http://pandas.pydata.org/pandas-docs/dev/indexing.html . Es gibt noch ein paar Beispiele ... Sie müssen ein wenig nach unten scrollen

In [816]: df1

           0         2         4         6
0   0.569605  0.875906 -2.211372  0.974466
2  -2.006747 -0.410001 -0.078638  0.545952
4  -1.219217 -1.226825  0.769804 -1.281247
6  -0.727707 -0.121306 -0.097883  0.695775
8   0.341734  0.959726 -1.110336 -0.619976
10  0.149748 -0.732339  0.687738  0.176444

Wählen Sie über Integer-Slicing

In [817]: df1.iloc[:3]

          0         2         4         6
0  0.569605  0.875906 -2.211372  0.974466
2 -2.006747 -0.410001 -0.078638  0.545952
4 -1.219217 -1.226825  0.769804 -1.281247

In [818]: df1.iloc[1:5,2:4]

          4         6
2 -0.078638  0.545952
4  0.769804 -1.281247
6 -0.097883  0.695775
8 -1.110336 -0.619976

Auswahl über ganzzahlige Liste

In [819]: df1.iloc[[1,3,5],[1,3]]

           2         6
2  -0.410001  0.545952
6  -0.121306  0.695775
10 -0.732339  0.176444
6
pandita

Eine andere Möglichkeit besteht darin, eine Spalte mit dem Array columns auszuwählen:

In [5]: df = pd.DataFrame([[1,2], [3,4]], columns=['a', 'b'])

In [6]: df
Out[6]: 
   a  b
0  1  2
1  3  4

In [7]: df[df.columns[0]]
Out[7]: 
0    1
1    3
Name: a, dtype: int64
4
Wesam