Python | Pandas Extrayendo filas usando .loc[]

Python es un excelente lenguaje para realizar análisis de datos, principalmente debido al fantástico ecosistema de paquetes de Python centrados en datos. Pandas es uno de esos paquetes y facilita mucho la importación y el análisis de datos.

Pandas proporciona un método único para recuperar filas de un marco de datos. DataFrame.loc[]El método es un método que solo toma etiquetas de índice y devuelve una fila o marco de datos si la etiqueta de índice existe en el marco de datos de la persona que llama.

Sintaxis: pandas.DataFrame.loc[]

Parámetros:
Etiqueta de índice: string o lista de strings de etiquetas de índice de filas

Tipo de retorno: Marco de datos o Serie dependiendo de los parámetros

Para descargar el CSV utilizado en el código, haga clic aquí.

Ejemplo n.º 1: extracción de una sola fila

En este ejemplo, la columna Nombre se convierte en la columna de índice y luego se extraen dos filas individuales una por una en forma de serie utilizando la etiqueta de índice de filas.

# importing pandas package
import pandas as pd
  
# making data frame from csv file
data = pd.read_csv("nba.csv", index_col ="Name")
  
# retrieving row by loc method
first = data.loc["Avery Bradley"]
second = data.loc["R.J. Hunter"]
  
  
print(first, "\n\n\n", second)

Salida:
como se muestra en la imagen de salida, se devolvieron dos series ya que solo había un parámetro en ambas ocasiones.

 
Ejemplo #2: Múltiples parámetros

En este ejemplo, la columna Nombre se convierte en la columna de índice y luego se extraen dos filas individuales al mismo tiempo pasando una lista como parámetro.

# importing pandas package
import pandas as pd
  
# making data frame from csv file
data = pd.read_csv("nba.csv", index_col ="Name")
  
# retrieving rows by loc method
rows = data.loc[["Avery Bradley", "R.J. Hunter"]]
  
# checking data type of rows
print(type(rows))
  
# display
rows

Salida:
como se muestra en la imagen de salida, esta vez el tipo de datos del valor devuelto es un marco de datos. Ambas filas se extrajeron y se mostraron como un nuevo marco de datos.

Ejemplo n.º 3: extracción de varias filas con el mismo índice

En este ejemplo, el nombre del equipo se crea como columna de índice y el nombre de un equipo se pasa al método .loc para verificar si todos los valores con el mismo nombre de equipo se han devuelto o no.

# importing pandas package
import pandas as pd
  
# making data frame from csv file
data = pd.read_csv("nba.csv", index_col ="Team")
  
# retrieving rows by loc method
rows = data.loc["Utah Jazz"]
  
# checking data type of rows
print(type(rows))
  
# display
rows

Salida:
como se muestra en la imagen de salida, todas las filas con el nombre del equipo «Utah Jazz» se devolvieron en forma de marco de datos.

Ejemplo #4: Extracción de filas entre dos etiquetas de índice

En este ejemplo, se pasan dos etiquetas de índice de filas y se han devuelto todas las filas que se encuentran entre esas dos etiquetas de índice (ambas etiquetas de índice incluidas).

# importing pandas package
import pandas as pd
  
# making data frame from csv file
data = pd.read_csv("nba.csv", index_col ="Name")
  
# retrieving rows by loc method
rows = data.loc["Avery Bradley":"Isaiah Thomas"]
  
# checking data type of rows
print(type(rows))
  
# display
rows

Salida:
como se muestra en la imagen de salida, todas las filas que se encuentran entre dos etiquetas de índice pasadas se devuelven en forma de marco de datos.