पांडा की अंतिम एन पंक्तियाँ कैसे प्राप्त करें DataFrame?

Question

मेरे पास पांडा डेटाफ्रेम है df1और df2(df1 वेनिला डेटाफ्रेम है, df2 को 'STK_ID' और 'RPT_Date' द्वारा अनुक्रमित किया गया है):

>>> df1
    STK_ID  RPT_Date  TClose   sales  discount
0   000568  20060331    3.69   5.975       NaN
1   000568  20060630    9.14  10.143       NaN
2   000568  20060930    9.49  13.854       NaN
3   000568  20061231   15.84  19.262       NaN
4   000568  20070331   17.00   6.803       NaN
5   000568  20070630   26.31  12.940       NaN
6   000568  20070930   39.12  19.977       NaN
7   000568  20071231   45.94  29.269       NaN
8   000568  20080331   38.75  12.668       NaN
9   000568  20080630   30.09  21.102       NaN
10  000568  20080930   26.00  30.769       NaN

>>> df2
                 TClose   sales  discount  net_sales    cogs
STK_ID RPT_Date                                             
000568 20060331    3.69   5.975       NaN      5.975   2.591
       20060630    9.14  10.143       NaN     10.143   4.363
       20060930    9.49  13.854       NaN     13.854   5.901
       20061231   15.84  19.262       NaN     19.262   8.407
       20070331   17.00   6.803       NaN      6.803   2.815
       20070630   26.31  12.940       NaN     12.940   5.418
       20070930   39.12  19.977       NaN     19.977   8.452
       20071231   45.94  29.269       NaN     29.269  12.606
       20080331   38.75  12.668       NaN     12.668   3.958
       20080630   30.09  21.102       NaN     21.102   7.431

मुझे df2 की अंतिम 3 पंक्तियाँ मिल सकती हैं:

>>> df2.ix[-3:]
                 TClose   sales  discount  net_sales    cogs
STK_ID RPT_Date                                             
000568 20071231   45.94  29.269       NaN     29.269  12.606
       20080331   38.75  12.668       NaN     12.668   3.958
       20080630   30.09  21.102       NaN     21.102   7.431

df1.ix[-3:]सभी पंक्तियों को देते समय :

>>> df1.ix[-3:]
    STK_ID  RPT_Date  TClose   sales  discount
0   000568  20060331    3.69   5.975       NaN
1   000568  20060630    9.14  10.143       NaN
2   000568  20060930    9.49  13.854       NaN
3   000568  20061231   15.84  19.262       NaN
4   000568  20070331   17.00   6.803       NaN
5   000568  20070630   26.31  12.940       NaN
6   000568  20070930   39.12  19.977       NaN
7   000568  20071231   45.94  29.269       NaN
8   000568  20080331   38.75  12.668       NaN
9   000568  20080630   30.09  21.102       NaN
10  000568  20080930   26.00  30.769       NaN

क्यों ? df1(अनुक्रमणिका के बिना डेटाफ़्रेम) की अंतिम 3 पंक्तियाँ कैसे प्राप्त करें ? पंडों 0.10.1

Comments

आप अपने df[-3:]इच्छित परिणामों का उत्पादन करने के लिए उपयोग कर सकते हैं। इसे WesM द्वारा बग के रूप में संबोधित किया गया था। निश्चित नहीं है कि कब / कब तय हो रहा है: stackoverflow.com/questions/14035817/…

— ज़ेलज़नी

@ ज़ेलज़नी 7 मुझे नहीं लगता कि यह सही है। मुझे लगता है कि ixबग के साथ नकारात्मक स्लाइसिंग एक बग था, लेकिन नकारात्मक स्लाइस को पास __getitem__नहीं करना है। df.iloc[-3:]आंतरिक रूप से __getitem__एक ही तर्क के साथ प्रतिनिधि करता df[-3:]है df.iloc[-3:], एक बग नहीं, के लिए एक शॉर्टकट है ।

— CS95

Answer 1

मत भूलना DataFrame.tail! जैसेdf1.tail(10)

Comments

मैंने किया ... मैं भूल गया: ओ

— माइक रैपादास

Answer 2

यह पूर्णांक सूचकांकों का उपयोग करने के कारण है ( स्थिति के बजाय -3 से अधिक लेबलix का चयन करता है , और यह डिज़ाइन द्वारा है: पांडा "गोचेस" *) में पूर्णांक अनुक्रमण देखें ।

पंडों के नए संस्करणों में स्थान या लेबल के रूप में ix की अस्पष्टता को दूर करने के लिए लोकल या आईलोक को प्राथमिकता दें:

df.iloc[-3:]

डॉक्स देखें ।

जैसा कि वेस बताते हैं, इस विशिष्ट मामले में आपको सिर्फ पूंछ का उपयोग करना चाहिए!

Comments

@DavidWolever मैं 0.14.1, df.iloc पर अपने IndexError को पुन: पेश नहीं कर सकता [-5:] अपने उदाहरण के साथ मेरे लिए ठीक काम करता है। पंडों का कौन सा संस्करण आप उपयोग कर रहे हैं?

— एंडी हेडन

Answer 3

पांडा की अंतिम एन पंक्तियाँ कैसे प्राप्त करें DataFrame?

यदि आप स्थिति से स्लाइस कर रहे हैं, __getitem__(यानी, के साथ स्लाइसिंग []) अच्छी तरह से काम करता है, और इस समस्या के लिए मैंने पाया है सबसे रसीला समाधान है।

pd.__version__
# '0.24.2'

df = pd.DataFrame({'A': list('aaabbbbc'), 'B': np.arange(1, 9)})
df

   A  B
0  a  1
1  a  2
2  a  3
3  b  4
4  b  5
5  b  6
6  b  7
7  c  8

df[-3:]

   A  B
5  b  6
6  b  7
7  c  8

यह कॉलिंग के समान है df.iloc[-3:], उदाहरण के लिए ( ilocआंतरिक रूप से प्रतिनिधि __getitem__)।

---

एक तरफ के रूप में, यदि आप प्रत्येक समूह के लिए अंतिम N पंक्तियों को खोजना चाहते हैं, तो उपयोग करें groupbyऔर GroupBy.tail:

df.groupby('A').tail(2)

   A  B
1  a  2
2  a  3
5  b  6
6  b  7
7  c  8