Python dataframe первая строка

Как использовать функцию Pandas head() (с примерами)

Вы можете использовать функцию head() для просмотра первых n строк кадра данных pandas.

Эта функция использует следующий базовый синтаксис:

В следующих примерах показано, как использовать этот синтаксис на практике со следующими пандами DataFrame:

import pandas as pd #create DataFrame df = pd.DataFrame() #view DataFrame df points assists rebounds 0 25 5 11 1 12 7 8 2 15 7 10 3 14 9 6 4 19 12 6 5 23 9 5 6 25 9 9 7 29 4 12 

Пример 1: просмотр первых 5 строк DataFrame

По умолчанию функция head() отображает первые пять строк DataFrame:

#view first five rows of DataFrame df.head () points assists rebounds 0 25 5 11 1 12 7 8 2 15 7 10 3 14 9 6 4 19 12 6 

Пример 2: просмотр первых n строк DataFrame

Мы можем использовать аргумент n для просмотра первых n строк кадра данных pandas:

#view first three rows of DataFrame df.head (n= 3 ) points assists rebounds 0 25 5 11 1 12 7 8 2 15 7 10 

Пример 3: просмотр первых n строк определенного столбца

В следующем коде показано, как просмотреть первые пять строк определенного столбца в DataFrame:

#view first five rows of values in 'points' column df['points'].head() 0 25 1 12 2 15 3 14 4 19 Name: points, dtype: int64 

Пример 4. Просмотр первых n строк нескольких столбцов

В следующем коде показано, как просмотреть первые пять строк нескольких определенных столбцов в DataFrame:

#view first five rows of values in 'points' and 'assists' columns df[['points', 'assists']].head() points assists 0 25 5 1 12 7 2 15 7 3 14 9 4 19 12 

Дополнительные ресурсы

В следующих руководствах объясняется, как выполнять другие распространенные функции в pandas:

Источник

pandas.DataFrame.head#

This function returns the first n rows for the object based on position. It is useful for quickly testing if your object has the right type of data in it.

For negative values of n , this function returns all rows except the last |n| rows, equivalent to df[:n] .

If n is larger than the number of rows, this function returns all rows.

Parameters n int, default 5

Returns same type as caller

The first n rows of the caller object.

>>> df = pd.DataFrame('animal': ['alligator', 'bee', 'falcon', 'lion', . 'monkey', 'parrot', 'shark', 'whale', 'zebra']>) >>> df animal 0 alligator 1 bee 2 falcon 3 lion 4 monkey 5 parrot 6 shark 7 whale 8 zebra 

Viewing the first 5 lines

>>> df.head() animal 0 alligator 1 bee 2 falcon 3 lion 4 monkey 

Viewing the first n lines (three in this case)

>>> df.head(3) animal 0 alligator 1 bee 2 falcon 

>>> df.head(-3) animal 0 alligator 1 bee 2 falcon 3 lion 4 monkey 5 parrot 

Источник

Pandas: Get first row of dataframe

In this article, we will discuss different ways to select first row of dataframe in pandas.

Select & print first row of dataframe using iloc[]

Before diving deep into the solution, let’s first have a look at the dataframe’s iloc.

Overview of dataframe iloc[]

Pandas provides a dataframe attribute iloc[] for location based indexing i.e.

dataframe.iloc[row_section, col_section] dataframe.iloc[row_section]

Arguments if iloc[]

Frequently Asked:

• row_section: It can be,
  • A row number
  • A list of row numbers
  • A range of row numbers – start:end i.e. from start to end-1.
  • column_section: It can be
    • A column number
    • A column of row numbers
    • A range of column numbers – start:end i.e. from start to end-1.

    It selects the subset of dataframe based on the row/column numbers specified in these row & column sections.

    Get first row of pandas dataframe as a series

    To select the first row of dataframe using iloc[], we can just skip the column section and in row section pass the 1 as row number. It will select the first row i.e. row at index 0,

    We got the first row of dataframe as a series object.

    Get first row of pandas dataframe as a dataframe

    If you want the first row of dataframe as a dataframe object then you can provide the range i.e.[:1], instead of direct number i.e.

    It will select the rows from number 0 to 1 and return the first row of dataframe as a dataframe object.

    Learn More about iloc[] and loc[] properties of Dataframe,

    Complete example:

    Let’s see an example, where we will select and print the first row of dataframe using both the specified ways,

    import pandas as pd # List of Tuples employees = [('Jack', 34, 'Sydney', 5) , ('Shaun', 31, 'Delhi' , 7) , ('Shachin', 16, 'London', 3) , ('Eva', 41, 'Delhi' , 4)] # Create a DataFrame object df = pd.DataFrame( employees, columns=['Name', 'Age', 'City', 'Experience']) print("Contents of the Dataframe : ") print(df) # Select first row of the dataframe as a series first_row = df.iloc[0] print("First row Of Dataframe: ") print(first_row) # Select first row of the dataframe as a dataframe object first_row_df = df.iloc[:1] print("First row Of Dataframe: ") print(first_row_df)

    Contents of the Dataframe : Name Age City Experience 0 Jack 34 Sydney 5 1 Shaun 31 Delhi 7 2 Shachin 16 London 3 3 Eva 41 Delhi 4 First row Of Dataframe: Name Jack Age 34 City Sydney Experience 5 Name: 0, dtype: object First row Of Dataframe: Name Age City Experience 0 Jack 34 Sydney 5

    At, first We selected the first row of dataframe as a series object & printed it. After that we selected the first row as a dataframe and then again printed it.

    Select & print first row of dataframe using head()

    In Pandas, the dataframe provides a function head(n). It returns the first n rows of dataframe. We can use this head() function to get only the first row of the dataframe,

    It will return the first row of dataframe as a dataframe object.

    Let’s see a complete example,

    import pandas as pd # List of Tuples employees = [('Jack', 34, 'Sydney', 5) , ('Shaun', 31, 'Delhi' , 7) , ('Shachin', 16, 'London', 3) , ('Eva', 41, 'Delhi' , 4)] # Create a DataFrame object df = pd.DataFrame( employees, columns=['Name', 'Age', 'City', 'Experience']) print("Contents of the Dataframe : ") print(df) # Select first row of the dataframe first_row = df.head(1) print("First row Of Dataframe: ") print(first_row)

    Contents of the Dataframe : Name Age City Experience 0 Jack 34 Sydney 5 1 Shaun 31 Delhi 7 2 Shachin 16 London 3 3 Eva 41 Delhi 4 First row Of Dataframe: Name Age City Experience 0 Jack 34 Sydney 5

    Using the head() function, we fetched the first row of dataframe as a dataframe and then just printed it.

    Get first row of pandas dataframe as list

    We can select the first row of dataframe using df.iloc[0]. It will give us a series object and then using the series’s tolist() function, we can get a list containing the contents of first row of dataframe. For example,

    import pandas as pd # List of Tuples employees = [('Jack', 34, 'Sydney', 5) , ('Shaun', 31, 'Delhi' , 7) , ('Shachin', 16, 'London', 3) , ('Eva', 41, 'Delhi' , 4)] # Create a DataFrame object df = pd.DataFrame( employees, columns=['Name', 'Age', 'City', 'Experience']) print("Contents of the Dataframe : ") print(df) # Select first row as list first_row = df.iloc[0].tolist() print("First row Of Dataframe: ") print(first_row)

    Contents of the Dataframe : Name Age City Experience 0 Jack 34 Sydney 5 1 Shaun 31 Delhi 7 2 Shachin 16 London 3 3 Eva 41 Delhi 4 First row Of Dataframe: ['Jack', 34, 'Sydney', 5]

    We learned about different ways to get the first row of dataframe.

    Related posts:

    Источник

    Получение первых N строк в DataFrame Pandas

    Чтобы получить первые N строк DataFrame Pandas, используйте функцию head(). Вы можете передать необязательное целое число, представляющее первые N строк. Если вы не передадите никакого числа, он вернет первые 5 строк, это означает, что по умолчанию N равно 5.

    Пример 1

    В этом примере мы получим первые 3 строки.

    import pandas as pd #initialize a dataframe df = pd.DataFrame( [[21, 72, 67], [23, 78, 62], [32, 74, 56], [73, 88, 67], [32, 74, 56], [43, 78, 69], [32, 74, 54], [52, 54, 76]], columns=['a', 'b', 'c']) #get first 3 rows df1 = df.head(3) #print the dataframe print(df1)

    

    Пример 2

    В этом примере мы не будем передавать какое-либо число в функцию head(), которая по умолчанию возвращает первые 5 строк.

    import pandas as pd #initialize a dataframe df = pd.DataFrame( [[21, 72, 67], [23, 78, 62], [32, 74, 56], [73, 88, 67], [32, 74, 56], [43, 78, 69], [32, 74, 54], [52, 54, 76]], columns=['a', 'b', 'c']) #get first default number of rows df1 = df.head() #print the dataframe print(df1)

    

    В этом руководстве по Pandas мы извлекли первые N строк, используя метод head() с помощью примеров программ Python.

    Источник