极客教程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']
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
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']]
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
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']]
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
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']
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
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
它的 输出 如下：
A False
B True
C False
D False
Name: a, dtype: bool
.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]
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
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]
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
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]
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
.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]
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
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']
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
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']
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
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']]
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
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]
它的 输出 如下：
Columns: [A, B, C, D]
Index: []
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
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