Python | Serie Pandas.select()

La serie Pandas es un ndarray unidimensional con etiquetas de eje. No es necesario que las etiquetas sean únicas, pero deben ser de tipo hashable. El objeto admite la indexación basada en enteros y etiquetas y proporciona una gran cantidad de métodos para realizar operaciones relacionadas con el índice.

La función Pandas Series.select()devuelve datos correspondientes a los criterios de coincidencia de etiquetas de eje. Pasamos el nombre de la función como argumento a esta función que se aplica en todas las etiquetas de índice. Se seleccionan las etiquetas de índice que satisfacen los criterios.

Sintaxis: Series.select(crit, eje=0)

Parámetro:
crit: invocado en cada índice (etiqueta).
Debería devolver el eje Verdadero o Falso : valor int

Devoluciones: selección: mismo tipo que la persona que llama

Ejemplo #1: Use Series.select()la función para seleccionar los nombres de todas aquellas ciudades del objeto Serie dado para el cual sus etiquetas de índice tienen terminación uniforme.

# 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
index_ = ['City 1', 'City 2', 'City 3', 'City 4', 'City 5', 'City 6']
  
# set the index
sr.index = index_
  
# Print the series
print(sr)

Producción :

Ahora usaremos Series.select()la función para seleccionar los nombres de todas esas ciudades, cuya etiqueta de índice termina con un valor entero par.

# Define a function to  Select those cities whose index
# label's last character is an even integer
def city_even(city):
    # if last character is even
    if int(city[-1]) % 2 == 0:
        return True
    else:
        return False
  
# Call the function and select the values
selected_cities = sr.select(city_even, axis = 0)
  
# Print the returned Series object
print(selected_cities)

Producción :

Como podemos ver en la salida, la Series.select()función ha devuelto con éxito todas aquellas ciudades que satisfacen los criterios dados.

Ejemplo #2: Use Series.select()la función para seleccionar las ventas de ‘Coca Cola’ y ‘Sprite’ del objeto Serie dado.

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the Series
sr = pd.Series([100, 25, 32, 118, 24, 65])
  
# Create the Index
index_ = ['Coca Cola', 'Sprite', 'Coke', 'Fanta', 'Dew', 'ThumbsUp']
  
# set the index
sr.index = index_
  
# Print the series
print(sr)

Producción :

Ahora usaremos Series.select()la función para seleccionar las ventas de las bebidas enumeradas del objeto Serie dado.

# Function to select the sales of 
# Coca Cola and Sprite
def show_sales(x):
    if x == 'Sprite' or x == 'Coca Cola':
        return True
    else:
        return False
  
# Call the function and select the values
selected_cities = sr.select(show_sales, axis = 0)
  
# Print the returned Series object
print(selected_cities)

Producción :

Como podemos ver en el resultado, la Series.select()función ha devuelto con éxito los datos de ventas de las bebidas deseadas del objeto Serie dado.