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法律研究如何在 Pandas 中获取 Series 的几行数据？
Pandas 中的 Series 的索引用于访问 Series 中的元素，同样，我们也可以使用**切片**技术从 Series 对象中获取一组值。换句话说，我们可以从 Pandas Series 对象中检索子集。此过程类似于 NumPy 数组切片。
可以通过定义 Series 的起始和终点索引值来检索一些元素集。
示例
# importing required packages
import pandas as pd
import numpy as np
# creating pandas Series object
series = pd.Series(np.random.rand(10))
print(series)
print('
Retrieve first 3 elements')
# accessing elements by using index values
print(series[0:3])
print('
Retrieve 3 elements from middle')
# accessing elements by using index values
print(series[4:7])解释
在这个例子中，我们创建了一个带有位置索引值的 Series 对象，数据是使用 NumPy 随机模块生成的随机值。
在这里，我们通过定义起始和结束值（使用 Series 名称“series[start:end]”）从 Series 对象中检索了一组行。
输出
0 0.445380 1 0.644535 2 0.961340 3 0.242597 4 0.272414 5 0.126234 6 0.579381 7 0.358938 8 0.542832 9 0.476023 dtype: float64 Retrieve first 3 elements 0 0.445380 1 0.644535 2 0.961340 dtype: float64 Retrieve 3 elements from middle 4 0.272414 5 0.126234 6 0.579381 dtype: float64
输出
上面代码块的第一部分表示整个 Series 对象，第二部分是通过定义从 0 到 3 的索引范围（series[0:3]）切片的子集值，同样，我们通过定义 4 到 7 之间的索引范围（series[4:7]）检索了另一个子集，它在上面代码块的最后部分表示。
示例
我们还可以切片标签索引的 Series 对象，下面的示例将解释如何切片具有标签索引的 Series。
# importing required packages
import pandas as pd
# creating pandas Series object
series = pd.Series({'B':'black', 'W':'white','R':'red', 'Bl':'blue','G':'green'})
print(series)
print('
Retrieve first 2 elements')
# accessing elements by using index values
print(series[0:2])
print('
Retrieve elements by using label index')
# accessing elements by using label index
print(series['W':'G'])解释
在上面的示例中，我们创建了一个带有标签索引的 Series 对象，并且我们使用了位置索引值以及标签索引值应用了切片。
通过指定从 0 到 2 的位置索引（series[0:2]）访问了 Series 中的 2 个元素。同样，我们也指定了标签索引（例如 series[‘W’:’G’]）。
输出
B black W white R red Bl blue G green dtype: object Retrieve first 2 elements B black W white dtype: object Retrieve elements by using label index W white R red Bl blue G green dtype: object
上面代码块是整个 Series 对象的输出，以及通过在标签索引 Series 对象上使用位置索引和标签索引访问的一些行。
更新于： 2021-11-17
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