极客教程Pandas 如何在选择行时保持顺序
在 Pandas 中，数据帧（DataFrame）是一种二维表格数据结构，其中每个列可以包含不同的类型（如数字、字符串和布尔值等）。选择数据帧中的特定行可以通过许多不同的方法实现，但有时我们需要保持原始行的顺序。在本文中，我们将介绍一些方法来实现这一目标。
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使用 loc 方法选择行
loc（location）方法是 Pandas 中选择特定行和列的首选方法之一。要选择特定的行，我们可以传递有序的索引列表给 loc 方法，而不是使用简单的按位置选择索引。
例如，假设我们有以下数据帧：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Eva'],
'Age': [25, 30, 35, 40, 45],
'Gender': ['F', 'M', 'M', 'M', 'F']
})
print(df)
输出：
Name Age Gender
0 Alice 25 F
1 Bob 30 M
2 Charlie 35 M
3 David 40 M
4 Eva 45 F
如果我们想按特定顺序选择行，则可以使用 loc 方法。以下代码将选择索引为 3、2 和 1 的行：
df.loc[[3, 2, 1]]
输出：
Name Age Gender
3 David 40 M
2 Charlie 35 M
1 Bob 30 M
请注意，通过 loc 方法选择的行按其在索引列表中的顺序排序。
使用 iloc 方法选择行
iloc（integer location）方法是通过位置选择行和列的首选方法之一。要选择特定的行，我们可以使用整数索引列表，而不是使用有序索引列表。
例如，以下代码将按顺序选择第 2、4 和 0 行：
df.iloc[[1, 3, 0]]
输出：
Name Age Gender
1 Bob 30 M
3 David 40 M
0 Alice 25 F
请注意，与 loc 方法不同，iloc 方法根据整数索引列表中的顺序而不是实际索引排序。
使用 reindex 方法选择行
除了 loc 和 iloc 方法之外，我们还可以使用 reindex 方法按特定顺序选择行。由于重新索引会返回一个按顺序排列的新数据帧，因此我们可以轻松地选择特定的行。
以下是使用 reindex 方法并按特定顺序选择行的示例：
df.reindex([3, 2, 1])
输出：
Name Age Gender
3 David 40 M
2 Charlie 35 M
1 Bob 30 M
请注意，与 loc 方法不同，reindex 方法不会更改原始数据帧。相反，它返回一个重新索引的副本。
使用 sort_values 方法选择行
除了上述方法之外，我们还可以使用 sort_values 方法按特定的列排序，并选择按顺序排列的行。
例如，假设我们想按年龄从高到低的顺序选择行，则可以使用以下代码：
df.sort_values('Age', ascending=False).reset_index(drop=True).loc[[1, 2, 3]]
输出：
Name Age Gender
1 Charlie 35 M
2 David 40 M
3 Eva 45 F
请注意，这里的 reset_index 方法被用于重置按年龄排序后的索引，因此选择的行将按其在排序数据帧中的位置排序。如果我们想要返回结果中的原始索引，则可以省略 reset_index 方法。
总结
在 Pandas 中选择特定行并保持其顺序可能是一项常见的任务，尤其是在需要按特定标准排序和选择行时。我们可以使用 loc、iloc、reindex 和 sort_values 方法来实现这一目标，具体取决于我们希望使用的索引类型和排序方式。无论我们选择哪种方法，都需要注意选择的行是否按我们预期的顺序排列。
除了上述方法之外，我们还可以使用其他技巧来选择和按顺序排列行，例如使用布尔索引、apply 方法和查询语句等。在实践中，选择特定行的方法将取决于我们的数据类型、目的以及个人喜好和习惯。因此，在熟悉 Pandas 中可用的不同选择方法之后，应根据具体情况选择最适合的方法。