pandas.Series.take#

Series.take(индексы, ось=0, **kwargs)[источник]#

Возвращает элементы в заданном позиционный индексы вдоль оси.

Это означает, что мы индексируем не по фактическим значениям в атрибуте индекса объекта. Мы индексируем по фактической позиции элемента в объекте.

Параметры:

индексыarray-like: Массив целых чисел, указывающих, какие позиции брать.
ось{0 или 'index', 1 или 'columns', None}, по умолчанию 0: Ось, по которой выбираются элементы. 0 означает, что мы выбираем строки, 1 означает, что мы выбираем столбцы. Для Series этот параметр не используется и по умолчанию равен 0.
**kwargs: Для совместимости с numpy.take(). Не влияет на вывод.

Возвращает:

того же типа, что и вызывающий объект: Массивоподобный объект, содержащий элементы, взятые из объекта.

Смотрите также

DataFrame.loc: Выбирает подмножество DataFrame по меткам.
DataFrame.iloc: Выберите подмножество DataFrame по позициям.
numpy.take: Взять элементы 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

Взять элементы на 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 происходит 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

Взять элементы 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