访问系列对象的元素，而无需使用索引python，访问相关性或其他矩阵的值

Question

我有一个数据框df。我已经将其相关，然后找出了前四个高度相关的值。这些值我已命名为相关功能。我希望访问这些相关特征的值（相关特征是系列对象）

correlation_matrix=df.corr()    #taking correlation of the df
cor_target=abs(correlation_matrix['median_house_value'])  #finding the correlation of all variables\
#against median housing value

#Selecting 4 of the most correlated features
relevant_features = cor_target.sort_values(ascending=False).head(4)
relevant_features

输出：

median_house_value    1.000000
median_income         0.688075
income_cat            0.553377
latitude              0.144160
Name: median_house_value, dtype: float64
:,4

我将获得以上4个特征，这些特征与上述中位数房屋价值具有最大的相关性。现在，我想访问值1.000、0.688075、0.553377等，基本上是第一列。

我尝试了以下代码：

[IN] relevant_features[:,4]
[OUT]ValueError: Can only tuple-index with a MultiIndex

[IN] relevant_features.iloc[:,1]
[OUT]IndexingError: Too many indexers

[IN] relevant_features.loc[[0,1,2,3]]
[OUT]KeyError: "None of [Int64Index([0, 1, 2, 3], dtype='int64')] are in the [index]"

[IN] relevant_features[:,3]
[OUT]ValueError: Can only tuple-index with a MultiIndex

我阅读了许多问题，答案和文章，但这无济于事。

[IN]type(relevant_features)
[OUT]pandas.core.series.Series

Answer 1

您真的很亲密，需要：

relevant_features.iloc[:4]