解释在 Python 中访问序列数据结构中数据的不同方法？

能够索引元素并使用其位置索引值访问它们，在我们需要访问特定值时非常有用。

让我们看看如何索引序列数据结构以从特定索引获取值。

示例

 在线演示

import pandas as pd
my_data = [34, 56, 78, 90, 123, 45]
my_index = ['ab', 'mn' ,'gh','kl', 'wq', 'az']
my_series = pd.Series(my_data, index = my_index)
print("The series contains following elements")
print(my_series)
print("The second element (zero-based indexing)")
print(my_series[2])
print("Elements from 2 to the last element are")
print(my_series[2:])

输出

The series contains following elements
ab  34
mn  56
gh  78
kl  90
wq  123
az  45
dtype: int64
The second element (zero-based indexing)
78
Elements from 2 to the last element are
gh  78
kl  90
wq  123
az  45
dtype: int64

解释

  • 导入了所需的库，并为方便使用赋予了别名。

  • 创建了一个数据值列表，稍后将其作为参数传递给 'pandas' 库中的 'Series' 函数。

  • 接下来，自定义索引值存储在一个列表中。

  • 使用 Python 的索引功能从序列中访问特定索引元素。

  • Python 还包含索引功能，其中可以使用运算符“:”来指定需要访问/显示的元素范围。

  • 然后将其打印到控制台。

更新于：2020-12-10

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