Перегляд фрейму

Створимо синтетичний набір даних індексований часовим рядом DatetimeIndex:

dates = pd.date_range("20210109", periods=6)
data = pd.DataFrame(np.random.randn(6, 4), index=dates, columns=list("ABCD"))
data.shape
(6,4)

data

                A	         B	         C	        D
 ___________________________________________________________________________
2021-01-09	0.388125	-1.202547	-1.249485	0.751333
2021-01-10	1.033439	0.175955	0.100732	-0.062862
2021-01-11	0.786448	-0.762654	0.542246	0.395827
2021-01-12	0.523685	0.176968	-0.606602	-1.421410
2021-01-13	0.609091	0.446525	-0.237162	-0.075100
2021-01-14	0.774839	0.149868	0.494714	0.054106

Перегляд перших трьох і останніх двох рядків фрейму

data.head(3)

                 A            B            C         D 
_________________________________________________________________________
2021-01-09 & -0.384154 & -1.015396 & -2.790040 &  0.021946 
2021-01-10 &  0.497643 &  1.156721 & -0.578700 &  0.453576
2021-01-11 & -0.128772 & -0.845799 &  0.954693 & -1.095001 

data.tail(2)
               A             B        C          D  
_________________________________________________________________
2021-01-13   -0.364495   -0.887037    0.085531    0.427110  
2021-01-14    0.799109    0.790806   -0.302740   1.338427  

Перегляд останньої колонки фрейму використовуючи зрізи

data.iloc[:,-1:]
	             D
 _______________________
2021-01-09	0.751333
2021-01-10	-0.062862
2021-01-11	0.395827
2021-01-12	-1.421410
2021-01-13	-0.075100
2021-01-14	0.054106

# тільки значення без заголовків
data.iloc[:,-1:].values

array([[ 0.75133295],
       [-0.06286193],
       [ 0.39582721],
       [-1.42140991],
       [-0.07510039],
       [ 0.05410612]])

Перегляд всіх колонок крім останньої

data.iloc[:,:-1]
# тільки значення без заголовків
data.iloc[:,:-1].values

Вивід кількох сусідніх рядків отримується стандартним зрізом індексів. Функція data.take(список індексів) повертає рядки із вказаними номерами.

data[2:4]#  перегляд діапазону рядків
  
               A	         B	         C	        D
 __________________________________________________________________________
2021-01-11	0.786448	-0.762654	0.542246	0.395827
2021-01-12	0.523685	0.176968	-0.606602	-1.421410
# пепрегляд рядків за списком номерів
data.take([2,4])

               A            B	          C	       D
  ____________________________________________________________________________
2021-01-11	0.786448	-0.762654	0.542246	0.395827
2021-01-13	0.609091	0.446525	-0.237162	-0.075100
 

Вивід лише значень

data.take([2,4]).values
  
  array([[ 0.78644793, -0.76265406,  0.542246  ,  0.39582721],
       [ 0.60909124,  0.44652491, -0.23716184, -0.07510039]])