Pandas DataFrame Last 方法

介绍

在本实验中，我们将通过一个示例来学习如何使用 Pandas DataFrame 的 last() 方法。last() 方法允许我们基于日期偏移量选择时间序列数据的最后几行。这在处理以日期为索引的数据框时非常有用。该方法返回包含所选行的数据框，如果索引不是 DatetimeIndex，则会引发 TypeError。

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如果你在学习过程中遇到问题，可以随时向 Labby 寻求帮助。实验结束后请提供反馈，我们将及时为你解决问题。

创建一个以日期为索引的 DataFrame

首先，让我们创建一个以日期为索引的 DataFrame。这将允许我们使用 last() 方法基于日期选择行。我们将使用 Pandas 的 date_range() 函数来创建日期范围。

import pandas as pd

## Create a range of dates
dates = pd.date_range(start='2021-01-01', end='2021-01-10')

## Create a DataFrame with dates as the index
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]}, index=dates)

## Display the DataFrame
print(df)

基于日期偏移量选择最后几行

现在我们已经有了一个以日期为索引的 DataFrame，接下来让我们使用 last() 方法基于日期偏移量选择最后几行。偏移量可以通过多种方式指定，例如字符串或 DateOffset 对象。例如，我们可以通过传递 '3D' 作为偏移量来选择最后 3 天的数据。

## Select the last 3 days
last_3_days = df.last('3D')

## Display the selected rows
print(last_3_days)

处理非 DatetimeIndex 的情况

如果 DataFrame 的索引不是 DatetimeIndex，last() 方法会引发 TypeError。为了处理这种情况，我们可以在调用方法之前检查索引的类型。

import pandas as pd

## Create a DataFrame with a non-DatetimeIndex
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5]}, index=[1, 2, 3, 4, 5])

## Check if the index is a DatetimeIndex
if isinstance(df.index, pd.DatetimeIndex):
    ## Select the last 3 rows
    last_3_rows = df.last(3)
    print(last_3_rows)
else:
    print("The index is not a DatetimeIndex.")

总结

在本实验中，我们学习了如何使用 Pandas DataFrame 的 last() 方法基于日期偏移量选择时间序列数据的最后几行。我们了解了如何创建一个以日期为索引的 DataFrame，以及如何使用 last() 方法基于日期偏移量选择行。此外，我们还学习了在使用 last() 方法时如何处理非 DatetimeIndex 的情况。在处理时间序列数据并需要选择特定时间段时，此方法非常有用。