Python|熊猫系列.take()

Pandas 系列是带有轴标签的一维 ndarray。标签不必是唯一的，但必须是可散列的类型。该对象支持基于整数和基于标签的索引，并提供了许多用于执行涉及索引的操作的方法。

Pandas Series.take()函数沿轴返回给定位置索引中的元素。这里我们不是根据对象的 index 属性中的实际值进行索引的。我们根据元素在对象中的实际位置进行索引。

Syntax: Series.take(indices, axis=0, convert=None, is_copy=True, **kwargs)

Parameter :
indices : An array of ints indicating which positions to take.
axis : The axis on which to select elements.
-> 0 means that we are selecting rows.
-> 1 means that we are selecting columns.
convert : Whether to convert negative indices into positive ones
is_copy : Whether to return a copy of the original object or not.
**kwargs : For compatibility with numpy.take(). Has no effect on the output.

Returns : taken : same type as caller

示例 #1：使用Series.take()函数根据元素在对象中的实际位置从给定的系列对象中提取一些元素。

# 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
didx = pd.DatetimeIndex(start ='2014-08-01 10:00', freq ='W', 
                     periods = 6, tz = 'Europe/Berlin') 
  
# set the index
sr.index = didx
  
# Print the series
print(sr)

输出 ：

现在我们将使用Series.take()函数来提取对应于传递位置的值。

# return elements corresponding to
# the passed index position
sr.take(indices = [0, 2])

输出 ：

正如我们在输出中看到的， Series.take()函数已成功返回与给定系列对象的传递索引位置相对应的元素。示例#2：使用Series.take()函数根据元素在对象中的实际位置从给定的系列对象中提取一些元素。

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the Series
sr = pd.Series([19.5, 16.8, None, 22.78, None, 20.124, None, 18.1002, None])
  
# Print the series
print(sr)

输出 ：

现在我们将使用Series.take()函数来提取对应于传递位置的值。

# return elements corresponding to
# the passed index position
sr.take(indices = [1, 2, 5, 8])

输出 ：

正如我们在输出中看到的， Series.take()函数已成功返回与给定系列对象的传递索引位置相对应的元素。