Получение последних N строк в Pandas DataFrame: решение
Быстрый ответ
Для того чтобы получить последние N строк из DataFrame в библиотеке Pandas, используйте метод tail()
. Передаваемый ему аргументом параметр N определяет количество строк, которые вы желаете извлечь:
last_n_rows = df.tail(N)
# Итак, массив pandas примет отрицательные индексы не как ошибку, а как удобство!
Это самый прямой и эффективный способ получения последних строк DataFrame.
Современность pandas
Регулярное обновление библиотеки Pandas даёт вам возможность использовать новейшие функции и усовершенствования:
pip install --upgrade pandas
# И так, вот он – процесс модернизации pandas!
Чтобы узнать, какая версия Pandas у вас установлена, выполните следующую команду:
import pandas as pd
print(pd.__version__)
# А вот так мы обозначим "день рождения" вашего pandas!
Для использования метода tail()
требуется версия 0.10.1 или новее. Обновляйтесь регулярно, чтобы избежать проблем с совместимостью.
Отход от протухших методов
Избегайте использования устаревшего метода ix
, поскольку он может вызывать неожиданные результаты, допуская индексацию как по меткам, так и по целым числам. Вместо него используйте loc[]
для индексации по меткам и iloc[]
для индексации по числовым позициям:
# Чтобы получить последние 3 строки, воспользуйтесь следующей командой:
last_three_rows = df.iloc[-3:]
# Ну вот, теперь всё будет зависеть от этих последних трех строк!
Выбор в пользу iloc[]
делает результаты предсказуемыми и надёжными, что особенно важно при работе со старыми версиями Pandas.
Группировка: каждой группе свой 'хвост'
Если вам необходимо получить последние N строк каждой группы в группированных данных, воспользуйтесь методом GroupBy.tail()
:
last_n_per_group = df.groupby('column_name').tail(N)
# Групповые "хвосты" у каждой из групп, которые встречаются в нашем массиве pandas!
Понимание loc и iloc
Использование loc
и iloc
вместо устаревшего ix
сделает ваш код более наглядным и понятным.
Визуализация
Представьте, что DataFrame — это колода карт:
Вся колода: [🃏, A♠️, 2♠️, ..., Q♦️, K♦️]
Извлечь последние N карт (т.е. строк) из колоды (т.е. из массива pandas) так же просто, как взять карты из нижней части колоды:
deck.iloc[-N:]
Если извлечь последние 3 карты, получим:
Перед выбором: [🃏, ..., J♦️, Q♦️, K♦️]
После выбора: [Q♦️, K♦️]
Таким образом, с помощью deck.iloc[-N:]
вы легко можете получить последние N карт (или строк). 🤹♂️🎴
Вопросы производительности и ограничения
При работе с большими DataFrame обратите внимание на использование памяти и время выполнения операций:
- Избегайте копирования: старайтесь не создавать копии данных без крайней необходимости.
- Скорость имеет значение: Метод
tail()
оптимизирован и обычно работает быстрее, чем индексация черезiloc
.
Потенциальные трудности
Остерегайтесь следующих нюансов при работе с Pandas:
- Если N равно 0 или DataFrame пуст, то результат также будет пустым.
- В DataFrame с дубликатами метод
tail()
ориентируется на последовательность строк в данном DataFrame. - Проверьте, чтобы
tail()
вызывался как последней операцией, чтобы отражать текущее состояние данных.
Получение последних N строк для временных рядов
При работе с временными рядами, где индексом служит дата, используйте метод last()
:
df_last_period = df.last('3D') # За последние три дня
# В поисках информацию за позавчера, вчера и сегодня!
Выбор оптимального способа поиска строк нужно делать на основании особенностей временных отметок в данных Pandas.
Полезные материалы
- pandas.DataFrame.tail — официальная документация Pandas 2.2.0 — наиболее подробное руководство по методу
tail
. - Самые популярные вопросы по 'pandas' на Stack Overflow — примеры работы с библиотекой, предоставленные сообществом разработчиков.
- pandas.DataFrame.iloc — официальная документация Pandas 2.2.0 — подробная информация о функционале индексатора
iloc
. - DataFrame в Pandas: как сделать обработку данных более приятной – Real Python — обстоятельный руководитель по принципам работы с DataFrame.
- Как сократить использование памяти в Pandas, Часть 1: оптимизация загрузки данных — полезные советы по эффективной работе с наборами больших данных в Pandas.
- Возможности для работы с временными рядами/датами в Pandas — официальная документация Pandas 2.2.0 — исчерпывающая информация по выбору данных на основе даты.
- Учебное видео по Pandas в Python (Часть 9): Чистка данных – приведение типов и обработка пропусков – YouTube — подробный видеогид по способам обработки данных в Pandas.