🔍 Как обратиться к ячейке DataFrame в Pandas: простой способ

Для обращения к ячейке DataFrame в библиотеке pandas можно использовать метод at(). Он принимает два аргумента: название столбца и индекс строки.

import pandas as pd

# Создаем DataFrame
data = {'Name': ['John', 'Alice', 'Bob'],
        'Age': [25, 30, 35],
        'Salary': [50000, 60000, 70000]}

df = pd.DataFrame(data)

# Обращение к ячейке по названию столбца и индексу строки
value = df.at[1, 'Age']
print(value)  # Выводит 30

Как обратиться к ячейке dataframe pandas

В библиотеке pandas в Python является очень распространенной при работе с табличными данными. При работе с DataFrame из pandas, вам может понадобиться обратиться к конкретной ячейке в таблице данных. В этой статье я покажу вам, как это сделать при помощи нескольких примеров кода.

Обращение к ячейке по индексам

Для того чтобы обратиться к ячейке DataFrame по её индексам, используется метод loc(). Этот метод принимает в качестве аргументов индекс строки и индекс столбца.

import pandas as pd

# Создание DataFrame
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
        'Age': [25, 30, 35],
        'City': ['Moscow', 'New York', 'London']}

df = pd.DataFrame(data)

# Обращение к ячейке по индексам
cell_value = df.loc[1, 'Age']
print(cell_value)  # Выводит: 30
    

В данном примере мы создали DataFrame с данными о людях. Затем, используя метод loc(), мы обратились к ячейке во второй строке и столбце "Age". Результатом будет значение 30, так как это значение находится в этой ячейке.

Обращение к ячейке по номеру строки и столбца

Если вам известны номер строки и столбца, вы также можете обратиться к ячейке DataFrame, используя метод iloc(). Этот метод принимает в качестве аргументов номер строки и номер столбца.

# Обращение к ячейке по номеру строки и столбца
cell_value = df.iloc[0, 2]
print(cell_value)  # Выводит: Moscow
    

В данном примере мы обращаемся к ячейке по номеру строки 0 (первая строка) и номеру столбца 2 (третий столбец). Результатом будет значение "Moscow", так как оно находится в этой ячейке.

Обращение с использованием условий

Если вам необходимо обратиться к ячейке DataFrame с использованием условий, вы можете использовать методы loc() или iloc() в сочетании с логическими операторами.

# Обращение с использованием условий
cell_value = df.loc[df['Name'] == 'Bob', 'City']
print(cell_value)  # Выводит: New York
    

В данном примере мы обращаемся к ячейке, где значение в столбце "Name" равно "Bob", и получаем значение в столбце "City". Результатом будет значение "New York", так как это значение в ячейке, удовлетворяющей нашему условию.

Изменение значения ячейки

Если вы хотите изменить значение ячейки, вы можете просто присвоить ей новое значение, используя методы loc() или iloc().

# Изменение значения ячейки
df.loc[2, 'Age'] = 40
print(df)
    

В данном примере мы изменяем значение ячейки в третьей строке и столбце "Age" на 40. При выводе DataFrame вы увидите, что значение было успешно изменено.

Заключение

Обращение к ячейкам DataFrame в pandas может быть выполнено с помощью методов loc() и iloc() в зависимости от типа индексации. Вы можете обращаться к ячейкам по индексам, номерам строк и столбцов, а также с использованием условий. Также, вы можете изменять значения ячеек, присваивая им новые значения. Успешное понимание этих методов поможет вам эффективно работать с данными в pandas.