索引和选择数据（Indexing & Selecting Data）

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小牛编辑

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2023-12-01

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