Pandas DataFrame.ix[] Fonction
Minahil Noor
30 janvier 2023
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Syntaxe de la fonction
pandas.DataFrame.ix[]: -
Exemples de codes :
DataFrame.ix[]Méthode pour découper l’index de ligne -
Exemples de codes :
DataFrame.ix[]Méthode de découpage de l’index des colonnes -
Exemples de codes :
DataFrame.ix[]Méthode pour découper l’étiquette de la colonne
![Pandas DataFrame.ix[] Fonction](/img/Python-Pandas/feature-image---Pandas-DataFrame-DataFrame.ix-Function.webp)
Avertissement
DataFrame.ix est obsolète depuis la version 0.20.0 de Pandas. Vous pouvez utiliser les méthodes d’indexation plus strictes comme loc et iloc.La fonction Python Pandas DataFrame.ix[] découpe les lignes ou les colonnes en fonction de la valeur des paramètres.
Syntaxe de la fonction pandas.DataFrame.ix[] :
DataFrame.ix[index = None,
label = None]
Paramètres
index |
Un entier ou une liste d’entiers pour l’index des lignes de tranchage. |
label |
Une chaîne, un nombre entier, une liste de chaînes ou un nombre entier pour le découpage des étiquettes de colonne. |
Retournez
Il renvoie la trame de données modifiée.
Exemples de codes : DataFrame.ix[] Méthode pour découper l’index de ligne
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)
Production :
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
Il a découpé les index des lignes tranchés 3 et 4.
Exemples de codes : DataFrame.ix[] Méthode de découpage de l’index des colonnes
Pour découper la colonne de DataFrame dans Pandas, nous appellerons la fonction x[] pour le libellé de la colonne en utilisant l’index.
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)
Production :
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
La première colonne de la trame de données a été retournée.
Exemples de codes : DataFrame.ix[] Méthode pour découper l’étiquette de la colonne
Nous pouvons aussi passer l’étiquette de la colonne comme paramètre pour garder cette colonne et découper d’autres colonnes.
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)
Production :
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 fonction a découpé les autres colonnes tout en gardant la colonne Name. Mais vous devez remarquer que la fonction a conservé les valeurs de la colonne Name et a découpé son étiquette.