Метод Pandas DataFrame.head() возвращает верхние n строк DataFrame или Series, где n — значение, введенное пользователем. Это полезно для быстрого тестирования, если ваш объект имеет правильный тип данных в нем. Для отрицательных значений n функция head() возвращает все строки, кроме последних n строк, что эквивалентно df[:-n].
Синтаксис
|
1 |
DataFrame.head(n=5)(n=5 is default we can set any value) |
Параметры
Метод head() в Python содержит только один параметр, n. Это необязательный параметр. Установив его, мы фиксируем количество строк, которые мы хотим получить из DataFrame.
Возвращаемое значение
Функция head() возвращает n строк из DataFrame.
Пример 1
|
1 2 3 4 5 6 7 |
import pandas as pd import numpy as np data_set = pd.DataFrame( {'Name': ['Rohit', 'Mohit', 'Shubh', 'Pranav', 'Shivam', 'Prince'], 'Class': ['10', '09', '11', '12', '05', '07']}) print(data_set.head(5)) |
Выход
|
1 2 3 4 5 6 |
Name Class 0 Rohit 10 1 Mohit 09 2 Shubh 11 3 Pranav 12 4 Shivam 05 |
Здесь мы видим, что мы создали DataFrame data_set, который содержит значения в виде имен 6 студентов и их соответствующих классов, в которых они учатся.
Предположим, мы хотим извлечь данные только о пяти лучших учениках, а не обо всех. Для решения этой задачи мы можем использовать метод head(), определенный в библиотеке Pandas, для извлечения первых n строк набора данных.
Пример 2
Напишите программу с использованием функции head(), когда DataFrame состоит из 5 столбцов.
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 |
import pandas as pd import numpy as np data_frame = pd.DataFrame( {'Name': ['Rohit', 'Mohit', 'Shubh', 'Pranav', 'Shivam'], 'Class': ['10', '09', '11', '12', '05'], 'Roll no': ['25', '37', '48', '47', '46'], 'Fav Subject': ['C++', 'Python', 'Kotlin', 'C', 'Java'], 'Favourite Sports': ['Football', 'Basketball', 'Hockey', 'Cricket', 'Handball'] }) print("DataFrame::\n") print(data_frame) print("\n") print("Top 3 students::") print("\n") print(data_frame.head(3)) |
Выход
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 |
DataFrame:: Name Class Roll no Fav Subject Favourite Sports 0 Rohit 10 25 C++ Football 1 Mohit 09 37 Python Basketball 2 Shubh 11 48 Kotlin Hockey 3 Pranav 12 47 C Cricket 4 Shivam 05 46 Java Handball Top 3 students:: Name Class Roll no Fav Subject Favourite Sports 0 Rohit 10 25 C++ Football 1 Mohit 09 37 Python Basketball 2 Shubh 11 48 Kotlin Hockey |
Здесь мы видим пять столбцов в DataFrame, и с помощью функции head мы показываем данные трех лучших учеников.
Пример 3
Если вы не передадите какой-либо аргумент в функцию DataFrame head(), вы получите взамен первые пять строк по умолчанию.
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 |
import pandas as pd import numpy as np data_frame = pd.DataFrame( {'Name': ['Rohit', 'Mohit', 'Shubh', 'Pranav', 'Shivam'], 'Class': ['10', '09', '11', '12', '05'], 'Roll no': ['25', '37', '48', '47', '46'], 'Fav Subject': ['C++', 'Python', 'Kotlin', 'C', 'Java'], 'Favourite Sports': ['Football', 'Basketball', 'Hockey', 'Cricket', 'Handball'] }) print("DataFrame::\n") print(data_frame) print("\n") print(data_frame.head()) |
Выход
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 |
DataFrame:: Name Class Roll no Fav Subject Favourite Sports 0 Rohit 10 25 C++ Football 1 Mohit 09 37 Python Basketball 2 Shubh 11 48 Kotlin Hockey 3 Pranav 12 47 C Cricket 4 Shivam 05 46 Java Handball Name Class Roll no Fav Subject Favourite Sports 0 Rohit 10 25 C++ Football 1 Mohit 09 37 Python Basketball 2 Shubh 11 48 Kotlin Hockey 3 Pranav 12 47 C Cricket 4 Shivam 05 46 Java Handball |
