索引和选择数据(Indexing & Selecting Data)
在本章中，我们将讨论如何对日期进行切片和切块，并且通常会获得pandas对象的子集。
Python和NumPy索引运算符“[]”和属性运算符“。” 可以在各种用例中快速轻松地访问Pandas数据结构。 但是，由于要访问的数据类型不是预先知道的，因此直接使用标准运算符会有一些优化限制。 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。
熊猫现在支持三种类型的多轴索引; 下表中提到了这三种类型 -
| 索引 | 描述 |
|---|---|
| .loc() | 基于标签 |
| .iloc() | 基于整数 |
| .ix() | 基于Label和Integer |
.loc()
Pandas提供了各种方法来进行纯粹label based indexing 。 切片时，还包括起始边界。 整数是有效标签，但它们是指标签而不是位置。
.loc()有多种访问方法，如 -
- 单个标量标签
- A list of labels
- A slice object
- 布尔数组
loc采用两个单独的/列表/范围运算符，用'，'分隔。 第一个表示行，第二个表示列。
例子1 (Example 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']
其output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
例子2 (Example 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']]
其output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
例子3 (Example 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output如下 -
A C
a 0.391548 0.745623
b -0.070649 1.620406
f 0.613709 0.286414
h 1.122680 -1.621420
例子4 (Example 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']
其output如下 -
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
例子5 (Example 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
其output如下 -
A False
B True
C False
D False
Name: a, dtype: bool
.iloc()
Pandas提供各种方法以获得纯粹基于整数的索引。 像python和numpy一样，这些都是0-based索引。
各种访问方法如下 -
- 一个整数
- A list of integers
- A range of values
例子1 (Example 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]
其output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
例子2 (Example 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output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
例子3 (Example 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]
其output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()
除了基于纯标签和整数之外，Pandas还提供了一种混合方法，用于使用.ix（）运算符对对象进行选择和子集化。
例子1 (Example 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]
其output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
例子2 (Example 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']
其output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
使用符号
使用多轴索引从Pandas对象获取值使用以下表示法 -
| 宾语 | 索引 | 退货类型 |
|---|---|---|
| Series | s.loc[indexer] | 标量值 |
| DataFrame | df.loc[row_index,col_index] | 系列对象 |
| Panel | p.loc[item_index,major_index, minor_index] | p.loc[item_index,major_index, minor_index] |
Note − .iloc() & .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'[]' -
例子1 (Example 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']
其output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
Note - 我们可以将值列表传递给[]以选择这些列。
例子2 (Example 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']]
其output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
例子3 (Example 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]
其output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。
例子 (Example)
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.randn(8, 4), columns = ['A', 'B', 'C', 'D'])
print df.A
其output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
