Выборка данных из Series

При работе с данными крайне важно быстро получить общее представление о наборе данных, прежде чем приступать к дальнейшему анализу. Pandas предоставляет несколько методов для просмотра данных, включая head(), tail() и sample(). Эти методы позволяют изучать начальные строки, последние строки и получать случайные выборки из Series.

Метод iloc

Метод iloc() позволяет получить элементы или подмножества на основе их позиций или условии, которое зависит от позиции. Например:

import pandas as pd

ages = [41, 56, 31, 38]
names = ["Tom", "Bob", "Sam", "Alice"]
series = pd.Series(ages, index=names)

# Доступ к одному элементу по позиции
element = series.iloc[2]

print("один элемент по позиции", element)

# Доступ к нескольким элементам по позициям
subset = series.iloc[[0, 2]]
print("\nнесколько элементов по позициям")
print(subset)

Метод iloc() позволяет нам получать доступ к конкретным элементам на основе их позиций, даже если в серии используются нечисловые индексы, как в случае выше. Использование iloc[2] извлекает элемент на позиции 2, который в примере выше равен 31. Аналогично, series.iloc[[0, 2]] возвращает подмножество Series, которое содержит элементы на позициях 0 и 2. Консольный вывод программы:

один элемент по позиции 31

несколько элементов по позициям
Tom    41
Sam    31
dtype: int64

head()

Метод head() позволяет просмотреть первые несколько строк данных. По умолчанию отображаются первые 5 строк, но с помощью необязательного параметра можно указать конкретное количество отображаемых строк:

import pandas as pd

series = pd.Series([10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100])

# Отображение по умолчанию (первые 5 строк)
print("Первые пять элементов:")
print(series.head())

# Отображение первых 3 строк
print("\nПервые три элемента:")
print(series.head(3))

Консольный вывод программы:

Первые пять элементов:
0    10
1    20
2    30
3    40
4    50
dtype: int64

Первые три элемента:
0    10
1    20
2    30
dtype: int64

tail()

Метод tail() позволяет просмотреть последние несколько строк. По умолчанию отображаются последние 5 строк, но также с помощью необязательного параметра можно указать конкретное количество отображаемых строк:

import pandas as pd

series = pd.Series([10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100])

# Отображение по умолчанию (последние 5 строк)
print("Последние 5 элементов:")
print(series.tail())

# Отображение последние 3 строки
print("\nПоследние 3 элемента:")
print(series.tail(3))

Консольный вывод программы:

Последние 5 элементов:
5     60
6     70
7     80
8     90
9    100
dtype: int64

Последние 3 элемента:
7     80
8     90
9    100
dtype: int64

sample()

Метод sample() позволяет получать случайные выборки из данных. В качестве параметра метод принимает количество извлекаемых выборок, что позволяет проводить рандомизированное исследование набора данных:

import pandas as pd

series = pd.Series([10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100])

# Получаем 3 произвольных строки
sample_data = series.sample(3)

print(sample_data)

Пример консольного вывода:

7    80
6    70
1    20
dtype: int64