Función Pandas DataFrame.ix[]

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  4. Función Pandas DataFrame.ix[]
Minahil Noor 30 enero 2023
Pandas Pandas DataFrame
  1. Sintaxis de pandas.DataFrame.ix[]:
  2. Códigos de ejemplo: DataFrame.ix[] Método para cortar el índice de las filas
  3. Códigos de ejemplo: Método DataFrame.ix[] para cortar el índice de la columna
  4. Códigos de ejemplo: Método DataFrame.ix[] para cortar la etiqueta de la columna
Función Pandas DataFrame.ix[]
Advertencia
DataFrame.ix está obsoleto desde la versión 0.20.0 de Pandas. Puedes utilizar el método de indexación más estricto como loc y iloc.

La función Python Pandas DataFrame.ix[] corta filas o columnas dependiendo del valor de los parámetros.

Sintaxis de pandas.DataFrame.ix[]:

DataFrame.ix[index = None,
             label = None]

Parámetros
index Un entero o una lista de enteros para el índice de las filas.
label Una cadena, un entero, una lista de cadenas o un entero para las etiquetas de las columnas.

Retorna

Devuelve el DataFrame modificado.

Códigos de ejemplo: DataFrame.ix[] Método para cortar el índice de las filas

import pandas as pd

dataframe=pd.DataFrame({'Attendance': {0: 60, 1: 100, 2: 80,3: 78,4: 95},
                        'Name': {0: 'Olivia', 1: 'John', 2: 'Laura',3: 'Ben',4: 'Kevin'},
                        'Obtained Marks': {0: 90, 1: 75, 2: 82, 3: 64, 4: 45}})

print("The Original Data frame is: \n")
print(dataframe)

dataframe1 = dataframe.ix[:2, ]
print("The Modified Data frame is: \n")
print(dataframe1)

Producción:

The Original Data frame is: 

   Attendance    Name  Obtained Marks
0          60  Olivia              90
1         100    John              75
2          80   Laura              82
3          78     Ben              64
4          95   Kevin              45
The Modified Data frame is: 

   Attendance    Name  Obtained Marks
0          60  Olivia              90
1         100    John              75
2          80   Laura              82

Tiene los índices de fila rebanados 3 y 4.

Códigos de ejemplo: Método DataFrame.ix[] para cortar el índice de la columna

Para cortar la columna de DataFrame en Pandas, llamaremos a la función ix[] para la etiqueta de la columna usando el índice.

import pandas as pd

dataframe=pd.DataFrame({'Attendance': {0: 60, 1: 100, 2: 80,3: 78,4: 95},
                        'Name': {0: 'Olivia', 1: 'John', 2: 'Laura',3: 'Ben',4: 'Kevin'},
                        'Obtained Marks': {0: 90, 1: 75, 2: 82, 3: 64, 4: 45}})

print("The Original Data frame is: \n")
print(dataframe)

dataframe1 = dataframe.ix[ : , :1]
print("The Modified Data frame is: \n")
print(dataframe1)

Resultado:

The Original Data frame is: 

   Attendance    Name  Obtained Marks
0          60  Olivia              90
1         100    John              75
2          80   Laura              82
3          78     Ben              64
4          95   Kevin              45
The Modified Data frame is: 

   Attendance
0          60
1         100
2          80
3          78
4          95

Ahora se ha devuelto sólo la primera columna del DataFrame.

Códigos de ejemplo: Método DataFrame.ix[] para cortar la etiqueta de la columna

También podemos pasar la etiqueta de la columna como parámetro para mantener esa columna y cortar otras columnas.

import pandas as pd

dataframe=pd.DataFrame({'Attendance': {0: 60, 1: 100, 2: 80,3: 78,4: 95},
                        'Name': {0: 'Olivia', 1: 'John', 2: 'Laura',3: 'Ben',4: 'Kevin'},
                        'Obtained Marks': {0: 90, 1: 75, 2: 82, 3: 64, 4: 45}})

print("The Original Data frame is: \n")
print(dataframe)

dataframe1 = dataframe.ix[ : ,"Name"]
print("The Modified Data frame is: \n")
print(dataframe1)

Resultado:

The Original Data frame is: 

   Attendance    Name  Obtained Marks
0          60  Olivia              90
1         100    John              75
2          80   Laura              82
3          78     Ben              64
4          95   Kevin              45
The Modified Data frame is: 

0    Olivia
1      John
2     Laura
3       Ben
4     Kevin
Name: Name, dtype: object

La función ha cortado las otras columnas manteniendo la columna Name. Pero debería notar que la función ha mantenido los valores de la columna Name y ha cortado su etiqueta.

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