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Python Pandas 索引和选择数据

Python Pandas 索引和选择数据

在这一章中，我们将讨论如何切片和切块日期以及通常获取pandas对象的子集。

Python和NumPy的索引操作符“[]”和属性操作符“.”快速而轻松地访问Pandas数据结构的各种用例。然而，由于要访问的数据类型事先未知，直接使用标准操作符在优化方面存在一些局限性。对于生产代码，我们建议您利用本章中介绍的优化的pandas数据访问方法。

Pandas现在支持三种类型的多轴索引；这三种类型在下表中列出 –

序号 索引和描述
1 .loc() 基于标签
2 .iloc() 基于整数
3 .ix() 标签和整数都能用

.loc()

Pandas提供了各种纯粹基于标签的索引方法。在切片时，起始边界也被包含在内。整数是有效的标签，但它们指的是标签，而不是位置。

.loc() 具有多个访问方法，如−

  • 单个标量标签
  • 标签列表
  • 切片对象
  • 布尔数组

loc 通过’,’分隔两个单个/列表/范围运算符。第一个表示行，第二个表示列。

示例1

#import the pandas library and aliasing as pd
import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.random.randn(8, 4),
index = ['a','b','c','d','e','f','g','h'], columns = ['A', 'B', 'C', 'D'])

#select all rows for a specific column
print df.loc[:,'A']
Python

它的 输出结果如下 –

a   0.391548
b  -0.070649
c  -0.317212
d  -2.162406
e   2.202797
f   0.613709
g   1.050559
h   1.122680
Name: A, dtype: float64
Python

示例2

# import the pandas library and aliasing as pd
import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.random.randn(8, 4),
index = ['a','b','c','d','e','f','g','h'], columns = ['A', 'B', 'C', 'D'])

# Select all rows for multiple columns, say list[]
print df.loc[:,['A','C']]
Python

它的 输出结果 如下：

A           C
a    0.391548    0.745623
b   -0.070649    1.620406
c   -0.317212    1.448365
d   -2.162406   -0.873557
e    2.202797    0.528067
f    0.613709    0.286414
g    1.050559    0.216526
h    1.122680   -1.621420
Python

示例3

# import the pandas library and aliasing as pd
import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.random.randn(8, 4),
index = ['a','b','c','d','e','f','g','h'], columns = ['A', 'B', 'C', 'D'])

# Select few rows for multiple columns, say list[]
print df.loc[['a','b','f','h'],['A','C']]
Python

其 输出 如下所示−

A          C
a   0.391548   0.745623
b  -0.070649   1.620406
f   0.613709   0.286414
h   1.122680  -1.621420
Python

示例4

# import the pandas library and aliasing as pd
import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.random.randn(8, 4),
index = ['a','b','c','d','e','f','g','h'], columns = ['A', 'B', 'C', 'D'])

# Select range of rows for all columns
print df.loc['a':'h']
Python

它的输出是如下的：

A           B          C          D
a    0.391548   -0.224297   0.745623   0.054301
b   -0.070649   -0.880130   1.620406   1.419743
c   -0.317212   -1.929698   1.448365   0.616899
d   -2.162406    0.614256  -0.873557   1.093958
e    2.202797   -2.315915   0.528067   0.612482
f    0.613709   -0.157674   0.286414  -0.500517
g    1.050559   -2.272099   0.216526   0.928449
h    1.122680    0.324368  -1.621420  -0.741470
Python

示例5

# import the pandas library and aliasing as pd
import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.random.randn(8, 4),
index = ['a','b','c','d','e','f','g','h'], columns = ['A', 'B', 'C', 'D'])

# for getting values with a boolean array
print df.loc['a']>0
Python

它的 输出 如下：

A  False
B  True
C  False
D  False
Name: a, dtype: bool
Python

.iloc()

Pandas提供了各种方法来实现纯整数索引。与Python和Numpy一样，这些方法都是从0开始的索引。

各种访问方法如下所示：

  • 整数
  • 整数列表
  • 一段数值范围

示例1

# import the pandas library and aliasing as pd
import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.random.randn(8, 4), columns = ['A', 'B', 'C', 'D'])

# select all rows for a specific column
print df.iloc[:4]
Python

它的 输出 如下所示−

A          B           C           D
0   0.699435   0.256239   -1.270702   -0.645195
1  -0.685354   0.890791   -0.813012    0.631615
2  -0.783192  -0.531378    0.025070    0.230806
3   0.539042  -1.284314    0.826977   -0.026251
Python

示例2

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.random.randn(8, 4), columns = ['A', 'B', 'C', 'D'])

# Integer slicing
print df.iloc[:4]
print df.iloc[1:5, 2:4]
Python

其输出结果如下：

A          B           C           D
0   0.699435   0.256239   -1.270702   -0.645195
1  -0.685354   0.890791   -0.813012    0.631615
2  -0.783192  -0.531378    0.025070    0.230806
3   0.539042  -1.284314    0.826977   -0.026251

           C          D
1  -0.813012   0.631615
2   0.025070   0.230806
3   0.826977  -0.026251
4   1.423332   1.130568
Python

示例3

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.random.randn(8, 4), columns = ['A', 'B', 'C', 'D'])

# Slicing through list of values
print df.iloc[[1, 3, 5], [1, 3]]
print df.iloc[1:3, :]
print df.iloc[:,1:3]
Python

它的 输出 如下：

B           D
1   0.890791    0.631615
3  -1.284314   -0.026251
5  -0.512888   -0.518930

           A           B           C           D
1  -0.685354    0.890791   -0.813012    0.631615
2  -0.783192   -0.531378    0.025070    0.230806

           B           C
0   0.256239   -1.270702
1   0.890791   -0.813012
2  -0.531378    0.025070
3  -1.284314    0.826977
4  -0.460729    1.423332
5  -0.512888    0.581409
6  -1.204853    0.098060
7  -0.947857    0.641358
Python

.ix()

除了纯标签和整数基础外，Pandas还提供了一种混合方法来使用.ix()操作符进行选择和子集化对象。

示例1

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.random.randn(8, 4), columns = ['A', 'B', 'C', 'D'])

# Integer slicing
print df.ix[:4]
Python

它的 输出 如下：

A          B           C           D
0   0.699435   0.256239   -1.270702   -0.645195
1  -0.685354   0.890791   -0.813012    0.631615
2  -0.783192  -0.531378    0.025070    0.230806
3   0.539042  -1.284314    0.826977   -0.026251
Python

示例2

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.random.randn(8, 4), columns = ['A', 'B', 'C', 'D'])
# Index slicing
print df.ix[:,'A']
Python

它的 输出 如下：

0   0.699435
1  -0.685354
2  -0.783192
3   0.539042
4  -1.044209
5  -1.415411
6   1.062095
7   0.994204
Name: A, dtype: float64
Python

符号的使用

使用多轴索引从Pandas对象中获取值使用以下符号表示：

对象 索引器 返回类型
Series（序列） s.loc[indexer] 标量值
DataFrame（数据帧） df.loc[row_index,col_index] Series对象
Panel（面板） p.loc[item_index,major_index, minor_index] p.loc[item_index,major_index, minor_index]

注意—.iloc（）和.ix（） 应用相同的索引选项和返回值。

现在让我们看看如何在DataFrame对象上执行每个操作。我们将使用基本索引运算符 ‘[ ]’ −

示例1

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.randn(8, 4), columns = ['A', 'B', 'C', 'D'])
print df['A']
Python

它的 输出 如下：

0  -0.478893
1   0.391931
2   0.336825
3  -1.055102
4  -0.165218
5  -0.328641
6   0.567721
7  -0.759399
Name: A, dtype: float64
Python

注意 - 我们可以通过[ ]将一个值列表传递给选择那些列。

示例2

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.randn(8, 4), columns = ['A', 'B', 'C', 'D'])

print df[['A','B']]
Python

它的 输出 如下：

A           B
0  -0.478893   -0.606311
1   0.391931   -0.949025
2   0.336825    0.093717
3  -1.055102   -0.012944
4  -0.165218    1.550310
5  -0.328641   -0.226363
6   0.567721   -0.312585
7  -0.759399   -0.372696
Python

示例3

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.randn(8, 4), columns = ['A', 'B', 'C', 'D'])
print df[2:2]
Python

它的 输出 如下：

Columns: [A, B, C, D]
Index: []
Python

属性访问

可以使用属性运算符’.’来选择列。

示例

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.randn(8, 4), columns = ['A', 'B', 'C', 'D'])

print df.A
Python

这个输出为

0   -0.478893
1    0.391931
2    0.336825
3   -1.055102
4   -0.165218
5   -0.328641
6    0.567721
7   -0.759399
Name: A, dtype: float64
Python

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