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 через iloc.

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

1. pandas.DataFrame.tail — официальная документация Pandas 2.2.0 — наиболее подробное руководство по методу tail.
2. Самые популярные вопросы по 'pandas' на Stack Overflow — примеры работы с библиотекой, предоставленные сообществом разработчиков.
3. pandas.DataFrame.iloc — официальная документация Pandas 2.2.0 — подробная информация о функционале индексатора iloc.
4. DataFrame в Pandas: как сделать обработку данных более приятной – Real Python — обстоятельный руководитель по принципам работы с DataFrame.
5. Как сократить использование памяти в Pandas, Часть 1: оптимизация загрузки данных — полезные советы по эффективной работе с наборами больших данных в Pandas.
6. Возможности для работы с временными рядами/датами в Pandas — официальная документация Pandas 2.2.0 — исчерпывающая информация по выбору данных на основе даты.
7. Учебное видео по Pandas в Python (Часть 9): Чистка данных – приведение типов и обработка пропусков – YouTube — подробный видеогид по способам обработки данных в Pandas.