Индексация и выбор данных в Series.

Обзор способов индексации и выбора данных из Series в Python с использованием библиотеки Pandas:

  1. Индексация по позиции:
    Используется для доступа к элементам Series по их позиции в массиве.
import pandas as pd

data = [10, 20, 30, 40, 50]
series = pd.Series(data)
# Получение элемента по позиции

print(series[0]) 
# Выведет 10
  1. Индексация по метке:
    Используется для доступа к элементам Series по их метке индекса.
import pandas as pd

data = [10, 20, 30, 40, 50]
index = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
series = pd.Series(data, index=index)

# Получение элемента по метке индекса

print(series['B']) 
# Выведет 20
  1. Использование срезов:
    Позволяет выбирать диапазон элементов из Series.
import pandas as pd

data = [10, 20, 30, 40, 50]
series = pd.Series(data)
# Использование среза

print(series[1:4]) 
# Выведет элементы с индексами 1, 2, 3
  1. Использование булевых условий:
    Позволяет фильтровать данные на основе логических условий.
import pandas as pd

data = [10, 20, 30, 40, 50]
series = pd.Series(data)
# Использование булевого условия

print(series[series > 20]) 
# Выведет элементы больше 20
  1. Использование метода .loc[] и .iloc[]:
    .loc[] используется для доступа к элементам по метке индекса, а .iloc[] – по позиции.
import pandas as pd

data = [10, 20, 30, 40, 50]
index = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
series = pd.Series(data, index=index)
# Использование .loc[] и .iloc[]

print(series.loc['B']) 
# Выведет элемент с меткой 'B'

print(series.iloc[2]) 
# Выведет элемент с позицией 2

Эти способы индексации и выбора данных из Series позволяют эффективно работать с одномерными массивами данных, осуществлять доступ к нужным элементам и фильтровать данные в соответствии с заданными условиями.