深入row()函數探究

一、row()

row() 是 Pandas 庫中的一個函數，主要是用於在數據集中選取行。該函數需要在括弧中輸入對應的行號，以此來選取數據集中的一行。

二、row的-ing形式

row 在動詞形式中常用現在分詞（-ing 副詞）表達進行中的狀態。在 Pandas 庫中，我們可以使用 irow()、iloc[]、loc[] 這些方法來獲取某行數據。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'name':['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'age':[25, 26, 27]})

# 使用 irow() 方法獲取數據
print(df.irow(0))
# 輸出 {'name': 'Alice', 'age': 25}

# 使用 iloc[] 方法獲取數據
print(df.iloc[0])
# 輸出 {'name': 'Alice', 'age': 25}

# 使用 loc[] 方法獲取數據
print(df.loc[0])
# 報錯：'the label [0] is not in the [index]'

三、rowing

Rowing 是划船的意思。在 Pandas 中，我們可以通過迭代的方式遍歷整個數據集中的每一行數據：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'name':['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'age':[25, 26, 27]})

# 使用 itertuples() 方法迭代遍歷每一行數據
for row in df.itertuples():
    print(row)
# 輸出 Pandas 庫中的 Index 對象
# 例如: Pandas(Index=0, name='Alice', age=25)

四、row a boat

Row a boat 是划船的意思。在 Pandas 中我們可以通過將每一行的數據提取出來使用，來進行一些簡單的運算和統計：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'name':['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'age':[25, 26, 27]})

# 將 Pandas 數據轉化為 NumPy 的數組
df_arr = df.values
print(df_arr)
# 輸出 [['Alice' 25]
#       ['Bob' 26]
#       ['Charlie' 27]]

# 對數據求平均值
mean_age = df['age'].mean()
print(mean_age)
# 輸出 26.0

五、rows

Rows 是行的意思。在 Pandas 中，我們可以使用 nrows 參數來限制讀取文件時最多讀取的行數，或者使用 iloc[] 方法來選取數據集中的多行數據。

import pandas as pd

# 讀取文件時限制最多讀取的行數
df = pd.read_csv('data.csv', nrows=10)

# 使用 iloc[] 方法選取多行數據
top_5_rows = df.iloc[:5]
print(top_5_rows)

六、row的讀法

row 單詞的讀法並不像它的字面意思一樣，row 的正確發音是 /rəʊ/，即「羅」的音近。

七、low

根據字面意思，low 是低的意思。在 Pandas 中，我們可以通過 min() 方法來獲取數據集中最小值所在行的數據，以及通過 max() 方法來獲取數據集中最大值所在行的數據：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'name':['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'age':[25, 26, 27]})

# 獲取最小值所在行的數據
min_age = df['age'].min()
min_age_row = df.loc[df['age'] == min_age]
print(min_age_row)
# 輸出 {'name': 'Alice', 'age': 25}

# 獲取最大值所在行的數據
max_age = df['age'].max()
max_age_row = df.loc[df['age'] == max_age]
print(max_age_row)
# 輸出 {'name': 'Charlie', 'age': 27}

八、總結

通過以上對 row() 函數的詳細闡述，我們了解了 row() 函數的基本用法以及其相關的動詞形式，通過迭代遍歷和一些簡單的運算，實現了對數據集中行的操作；同時，我們也知道了 row 的正確發音和與其相關的其他辭彙。