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PythonPandas-RangeIndexの開始パラメーターの値を表示します


RangeIndexの開始パラメーターの値を表示するには、 index.startを使用します パンダのプロパティ。まず、必要なライブラリをインポートします-

import pandas as pd

RangeIndexは、単調な範囲の表現に限定されたInt64Indexのメモリ節約の特殊なケースです。 RangeIndexを使用すると、場合によっては計算速度が向上することがあります。 start、stop、stepを使用して範囲インデックスを作成します。名前は、インデックスに保存される名前です。

index = pd.RangeIndex(start=5, stop=20, step=2, name="data")

RangeIndexを表示する-

print("RangeIndex...\n",index)

開始パラメータ値を表示する-

print("\nRangeIndex start value...\n",index.start)

以下はコードです-

import pandas as pd

# Create a range index with start, stop and step
# The name is the name to be stored in the index.
index = pd.RangeIndex(start=5, stop=20, step=2, name="data")

# Display the RangeIndex
print("RangeIndex...\n",index)

# Display the start parameter value
print("\nRangeIndex start value...\n",index.start)

出力

これにより、次の出力が生成されます-

RangeIndex...
RangeIndex(start=5, stop=20, step=2, name='data')

RangeIndex start value...
5

  1. データセットをプロットして下降トレンドを表示– Python Pandas

    時系列分析によって表示される下向きのパターンは、私たちがダウントレンドと呼んでいるものです。次がデータセット、つまりSalesRecords2.csvであるとします。 まず、必要なライブラリをインポートします- import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt CSVファイルからPandasDataFrameにデータをロードする- dataFrame = pd.read_csv("C:\\Users\\amit_\\Desktop\\SalesRecords2.csv") 日時オブジェクトへの列のキャスト- da

  2. データセットをプロットして上昇傾向を表示– Python Pandas

    時系列分析によって表示される上向きのパターンは、私たちが上昇傾向と呼んでいるものです。次がデータセット、つまりSalesRecords.csvであるとします。 まず、必要なライブラリをインポートします- import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt CSVファイルからPandasDataFrameにデータをロードする- dataFrame = pd.read_csv("C:\\Users\\amit_\\Desktop\\SalesRecords.csv") 日時オブジェクトへの列のキャスト- dataFram