python中take函数_Python Pandas Series.take()用法及代码示例

Pandas 系列是带有轴标签的一维ndarray。标签不必是唯一的，但必须是可哈希的类型。该对象同时支持基于整数和基于标签的索引，并提供了许多方法来执行涉及索引的操作。

Pandas Series.take()函数沿轴返回给定位置索引中的元素。在这里，我们不是根据对象的index属性中的实际值建立索引。我们正在根据元素在对象中的实际位置建立索引。

用法： Series.take(indices, axis=0, convert=None, is_copy=True, **kwargs)

参数：

indices:一个整数数组，指示要采取的位置。

axis:选择元素的轴。

->0表示我们正在选择行。

->1表示我们正在选择列。

convert:是否将负指数转换为正指数

is_copy:是否返回原始对象的副本。

** kwargs：为了与numpy.take()兼容。对输出没有影响。

返回：采取：与来电者类型相同

范例1：采用Series.take()函数根据对象在给定系列对象中的实际位置提取它们。

# importing pandas as pd

import pandas as pd

# Creating the Series

sr = pd.Series(['New York', 'Chicago', 'Toronto', 'Lisbon', 'Rio', 'Moscow'])

# Create the Datetime Index

didx = pd.DatetimeIndex(start ='2014-08-01 10:00', freq ='W',

periods = 6, tz = 'Europe/Berlin')

# set the index

sr.index = didx

# Print the series

print(sr)

输出：

现在我们将使用Series.take()函数提取与传递的位置相对应的值。

# return elements corresponding to

# the passed index position

sr.take(indices = [0, 2])

输出：

从输出中可以看到，Series.take()函数已成功返回与给定系列对象的传递索引位置相对应的元素。

范例2：采用Series.take()函数根据对象在给定系列对象中的实际位置提取它们。

# importing pandas as pd

import pandas as pd

# Creating the Series

sr = pd.Series([19.5, 16.8, None, 22.78, None, 20.124, None, 18.1002, None])

# Print the series

print(sr)

输出：

现在我们将使用Series.take()函数提取与传递的位置相对应的值。

# return elements corresponding to

# the passed index position

sr.take(indices = [1, 2, 5, 8])

输出：

从输出中可以看到，Series.take()函数已成功返回与给定系列对象的传递索引位置相对应的元素。

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