Desarrollo de Python
  1. Desarrollo de Python
  3. Python Pandas: seleccionando elemento en la columna matriz
Intereting Posts
¿Cómo opero un DataFrame con una serie para cada columna? cambiando la salida Usando el módulo de solicitudes, ¿cómo manejar ‘set-cookie’ en la respuesta de solicitud? Frasco: descargue un archivo csv haciendo clic en un botón TypeError: el argumento de tipo ‘float’ no es iterable python: comprobación recursiva para determinar si la cadena es un palíndromo Cómo mostrar una gráfica de barras y líneas en la misma plot Cómo almacenar resultados ner en json / database Python 3.5 vs. 3.6 lo que hizo que el “mapa” fuera más lento en comparación con las comprensiones Compruebe si un número es racional en Python, para una precisión de fp dada Python no encuentra las bibliotecas de MagickWand (a pesar de la ubicación correcta?) Minimice la salida HTML de la aplicación Flask con plantillas Jinja2 Subiendo una imagen a través de Admin en Django Django 2.0 path error?: (2_0.W001) tiene una ruta que contiene ‘(? P <', comienza con '^' o termina con '$' ¿Cómo creo un filtro “O” usando elasticsearch-dsl-py?

Python Pandas: seleccionando elemento en la columna matriz

Tengo el siguiente dataframe: 

pa=pd.DataFrame({'a':np.array([[1.,4.],[2.],[3.,4.,5.]])})

Quiero seleccionar la columna ‘a’ y luego solo un elemento en particular (es decir, primero: 1., 2., 3.)

¿Qué necesito agregar a: 

 pa.loc[:,['a']]

?

pa.loc[row] selecciona la fila con la fila de la etiqueta.

pa.loc[row, col] selecciona las celdas que son la sección de row y col

pa.loc[:, col] selecciona todas las filas y la columna llamada col . Tenga en cuenta que aunque esto funciona, no es la forma idiomática de referirse a una columna de un dataframe. Para eso deberías usar pa['a']

Ahora tiene listas en las celdas de su columna, por lo que puede usar los métodos de cadena vectorizada para acceder a los elementos de esas listas como tal. 

 pa['a'].str[0] #first value in lists pa['a'].str[-1] #last value in lists

Almacenar listas como valores en un Pandas DataFrame tiende a ser un error porque le impide aprovechar las rápidas operaciones vectorizadas NumPy o Pandas.

Por lo tanto, es mejor que conviertas tu DataFrame de listas de números en un DataFrame más amplio con tipos de datos nativos de NumPy: 

 import numpy as np import pandas as pd pa = pd.DataFrame({'a':np.array([[1.,4.],[2.],[3.,4.,5.]])}) df = pd.DataFrame(pa['a'].values.tolist()) # 0 1 2 # 0 1.0 4.0 NaN # 1 2.0 NaN NaN # 2 3.0 4.0 5.0

Ahora, puedes seleccionar la primera columna como esta: 

 In [36]: df.iloc[:, 0] Out[36]: 0 1.0 1 2.0 2 3.0 Name: 0, dtype: float64

o la primera fila como esta: 

 In [37]: df.iloc[0, :] Out[37]: 0 1.0 1 4.0 2 NaN Name: 0, dtype: float64

Si desea eliminar los NaN, use .dropna() : 

 In [38]: df.iloc[0, :].dropna() Out[38]: 0 1.0 1 4.0 Name: 0, dtype: float64

y .tolist() para recuperar los valores como una lista: 

 In [39]: df.iloc[0, :].dropna().tolist() Out[39]: [1.0, 4.0]

pero si desea aprovechar NumPy / Pandas para la velocidad, querrá express sus cálculos como operaciones vectorizadas en df sin tener que volver a las listas de Python.