在 Pandas 中访问系列的元素

Pandas Series 是一个一维标记数组，能够保存任何类型的数据（整数、字符串、浮点数、 Python对象等）。标签不必是唯一的，但必须是可散列的类型。

让我们讨论访问给定 Pandas 系列元素的不同方法。

首先创建一个熊猫系列。

# importing pandas module 
import pandas as pd 
    
# making data frame 
df = pd.read_csv("https://media.geeksforgeeks.org/wp-content/uploads/nba.csv") 
  
ser = pd.Series(df['Name'])
ser.head(10)
# or simply df['Name'].head(10)

输出：
示例 #1：获取系列的第一个元素

# importing pandas module 
import pandas as pd 
    
# making data frame 
df = pd.read_csv("https://media.geeksforgeeks.org/wp-content/uploads/nba.csv") 
  
df['Name'].head(10)
  
# get the first element
ser[0]

输出：

示例 #2：通过提供项目的位置来访问多个元素

# importing pandas module 
import pandas as pd 
    
# making data frame 
df = pd.read_csv("https://media.geeksforgeeks.org/wp-content/uploads/nba.csv") 
  
df['Name'].head(10)
  
# get multiple elements at given index
ser[[0, 3, 6, 9]]

输出：
示例 #3：访问 Series 中的前 5 个元素

# importing pandas module 
import pandas as pd 
    
# making data frame 
df = pd.read_csv("https://media.geeksforgeeks.org/wp-content/uploads/nba.csv") 
  
df['Name'].head(10)
  
# get first five names
ser[:5]

输出：
示例 #4：获取 Series 中的最后 10 个元素

# importing pandas module 
import pandas as pd 
    
# making data frame 
df = pd.read_csv("https://media.geeksforgeeks.org/wp-content/uploads/nba.csv") 
  
df['Name'].head(10)
  
# get last 10 names
ser[-10:]

输出：
示例#5：通过提供索引标签访问多个元素

# importing pandas module 
import pandas as pd 
import numpy as np
  
ser = pd.Series(np.arange(3, 15), index = list("abcdefghijkl"))
  
ser[['a', 'd', 'g', 'l']]

输出：