Veri çerçevesindeki son elemanın erişim dizinine

Bunun için etrafa bakıyorum ama bulamıyorum (son derece önemsiz olsa da).

Sahip olduğum sorun, bir veri çerçevesinin ilk ve son girdileri için bir sütunun değerini almak istememdir. Ama yaparsam:

df.ix[0]['date']

Alırım:

datetime.datetime(2011, 1, 10, 16, 0)

ama yaparsam:

df[-1:]['date']

Alırım:

myIndex
13         2011-12-20 16:00:00
Name: mydate

farklı bir formatla. İdeal olarak, veri çerçevesinin son indeksinin değerine erişebilmek isterdim, ancak nasıl olduğunu bulamıyorum.

Dizinin değerleri ile bir sütun (IndexCopy) oluşturmaya bile çalıştım ve şunu deneyin:

df.ix[df.tail(1)['IndexCopy']]['mydate']

ancak bu aynı zamanda farklı bir format da verir (çünkü df.tail (1) ['IndexCopy'] basit bir tamsayı çıktı vermez).

Herhangi bir fikir?

Eski cevabın yerini şimdi şu şekilde alır .iloc:

>>> df = pd.DataFrame({"date": range(10, 64, 8)})
>>> df.index += 17
>>> df
    date
17    10
18    18
19    26
20    34
21    42
22    50
23    58
>>> df["date"].iloc[0]
10
>>> df["date"].iloc[-1]
58

Kullanımları düşünebildiğim en kısa yol .iget():

>>> df = pd.DataFrame({"date": range(10, 64, 8)})
>>> df.index += 17
>>> df
    date
17    10
18    18
19    26
20    34
21    42
22    50
23    58
>>> df['date'].iget(0)
10
>>> df['date'].iget(-1)
58

Alternatif olarak:

>>> df['date'][df.index[0]]
10
>>> df['date'][df.index[-1]]
58

Bir de .first_valid_index()ve var .last_valid_index(), ancak ekarte etmek isteyip istemediğinize bağlı olarak bunlar sizin istediğiniz NaNşey olmayabilir.

Unutmayın df.ix[0]size ilk vermez, ancak Örneğin 0. tarafından dizine bir, yukarıdaki durumda df.ix[0]üretecektir

>>> df.ix[0]
Traceback (most recent call last):
  File "<ipython-input-489-494245247e87>", line 1, in <module>
    df.ix[0]
[...]
KeyError: 0

@ Comte'nin cevabı ile dmdip'in cevabının tamsayı olarak bir panda veri çerçevesinin bir satırının Get dizininde birleştirilmesi

df.tail(1).index.item()

size dizinin değerini verir.

Endeksleri olan Not olduğunu değil , her zaman iyi tanımlanmış onlar endeksli-çoklu veya endeksli bekar fark etmez. Veri çerçevelerini indeksler kullanarak değiştirmek, beklenmeyen davranışlara neden olabilir. Çoklu indeksli bir örneğe sahip olacağız, ancak bunun tek indeksli bir durumda da geçerli olduğunu unutmayın .

Sahip olduğumuzu söyle

df = pd.DataFrame({'x':[1,1,3,3], 'y':[3,3,5,5]}, index=[11,11,12,12]).stack()

11  x    1
    y    3
    x    1
    y    3
12  x    3
    y    5              # the index is (12, 'y')
    x    3
    y    5              # the index is also (12, 'y')

df.tail(1).index.item() # gives (12, 'y')

Endeks df[12, "y"]getirileri ile son elemana erişmeye çalışmak

(12, y)    5
(12, y)    5
dtype: int64

Veri çerçevesini dizine göre değiştirmeye çalışırsanız (12, y), bir yerine iki satırı değiştirirsiniz. Bu nedenle, son satırın indeksinin değerine erişmeyi öğrenmiş olsak da, son satırın değerlerini indeksine göre değiştirmek istemeniz iyi bir fikir olmayabilir , çünkü aynı indeksi paylaşan çok sayıda olabilir. df.iloc[-1]Bu durumda son satıra erişmek için kullanmalısınız .

Referans

https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.Index.item.html

df.tail(1).index 

en okunaklı görünüyor

Artık çok geç olabilir index, bir DataFrame'in son dizinini almak için yöntemi kullanıyorum, sonra [-1]son değerleri almak için kullanıyorum :

Örneğin,

df = pd.DataFrame(np.zeros((4, 1)), columns=['A'])
print(f'df:\n{df}\n')

print(f'Index = {df.index}\n')
print(f'Last index = {df.index[-1]}')

Çıktı

df:
     A
0  0.0
1  0.0
2  0.0
3  0.0

Index = RangeIndex(start=0, stop=4, step=1)

Last index = 3

Çift köşeli parantezli .iloc istiyorsunuz.

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"date": range(10, 64, 8), "not_date": "fools"})
df.index += 17
df.iloc[[0,-1]][['date']]

.İloc'a bir dizin listesi verirsiniz - özellikle ilk ve son, [0, -1]. Bu, 'tarih' sütununu istediğiniz bir veri çerçevesi döndürür. ['tarih'] size bir dizi ( iğrenç ) verecek ve [['tarih']] size bir veri çerçevesi verecektir.

Pandalar, aşağıdakilere izin veren NumPy sözdizimini destekler:

df[len(df) -1:].index[0]