本文介绍:   Pandas是作为Python数据分析著名的工具包,提供了多种数据选取方法,方便实用。本文主要介绍Pandas的几种数据选取的方法。   Pandas中,数据主要保存为Dataframe和Series是数据结构,这两种数据结构数据选取的方式基本一致,本文主要以Dataframe为例进行介绍。   在Dataframe中选取数据大抵包括3中情况:   1)行(列)选取(单维度选取):df[]。这种情况一次只能选取行或者列,即一次选取中,只能为行或者列设置筛选条件

1、引言

  Pandas是作为Python数据分析著名的工具包,提供了多种数据选取的方法,方便实用。本文主要介绍Pandas的几种数据选取的方法。

  Pandas中,数据主要保存为Dataframe和Series是数据结构,这两种数据结构数据选取的方式基本一致,本文主要以Dataframe为例进行介绍

  在Dataframe中选取数据大抵包括3中情况:

  1)行(列)选取(单维度选取):df[]。这种情况一次只能选取行或者列,即一次选取中,只能为行或者列设置筛选条件(只能为一个维度设置筛选条件)。

  2)区域选取(多维选取):df.loc[],df.iloc[]。这种方式可以同时为多个维度设置筛选条件。

  3)单元格选取(点选取):df.at[],df.iat[]。准确定位一个单元格

  接下来我们以下面的数据为例,分别通过实例介绍三种情况。

import pandas as pd
import numpy as np

data = {'name': ['Joe', 'Mike', 'Jack', 'Rose', 'David', 'Marry', 'Wansi', 'Sidy', 'Jason', 'Even'],

    'age': [25, 32, 18, np.nan, 15, 20, 41, np.nan, 37, 32],

    'gender': [1, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 0],

    'isMarried': ['yes', 'yes', 'no', 'yes', 'no', 'no', 'no', 'yes', 'no', 'no']}

labels = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'i', 'j']

df = pd.DataFrame(data, index=labels)

df
    name   age  gender isMarried
a    Joe  25.0       1       yes
b   Mike  32.0       0       yes
c   Jack  18.0       1        no
d   Rose   NaN       1       yes
e  David  15.0       0        no
f  Marry  20.0       1        no
g  Wansi  41.0       0        no
h   Sidy   NaN       0       yes
i  Jason  37.0       1        no
j   Even  32.0       0        no

2、行(列)选取:df[]

  行(列)选取是在单一维度上进行数据的选取,即以行为单位进行选取或者以列为单位进行选取。Dataframe对象的行有索引index),默认情况下是[0,1,2,……]的整数序列,也可以自定义添加另外的索引,例如上面的labels,(为区分默认索引自定义索引,在本文中将默认索引称为整数索引自定义索引称为标签索引)。Dataframe对象的每一列都有列名可以通过列名实现对列的选取。

  1)选取行

选取行的方式包括三种整数索引切片标签索引切片和布尔数组

  a)整数索引切片:前闭后开

df[0:1]
  name   age  gender isMarried
a  Joe  25.0       1       yes
  • 选取前两行:

df[0:2]
   name   age  gender isMarried
a   Joe  25.0       1       yes
b  Mike  32.0       0       yes

  b)标签索引切片:前闭后闭

df[:'a']
  name   age  gender isMarried
a  Joe  25.0       1       yes
  • 选取前两行:

df['a':'b']
   name   age  gender isMarried
a   Joe  25.0       1       yes
b  Mike  32.0       0       yes

  注意整数索引切片是前闭后开,标签索引切片是前闭后闭,这点尤其要注意。

  c)布尔数组

  • 选取前三行

df[[True,True,True,False,False,False,False,False,False,False]]
   name   age  gender isMarried
a   Joe  25.0       1       yes
b  Mike  32.0       0       yes
c  Jack  18.0       1        no
  • 选取所有age大于30的行

df[[each>30 for each in df['age']]]
    name   age  gender isMarried
b   Mike  32.0       0       yes
g  Wansi  41.0       0        no
i  Jason  37.0       1        no
j   Even  32.0       0        no

  通过布尔数组方式,又可以衍生出下面的选取方式

  • 选取所有age大于30的行

df[df['age']>30]
    name   age  gender isMarried
b   Mike  32.0       0       yes
g  Wansi  41.0       0        no
i  Jason  37.0       1        no
j   Even  32.0       0        no
  • 取出所有age大于30,且isMarried为no的行

df[(df['age']>30) & (df['isMarried']=='no')]
    name   age  gender isMarried
g  Wansi  41.0       0        no
i  Jason  37.0       1        no
j   Even  32.0       0        no
  • 选取出所有age为20或32的行

df[(df['age']==20) | (df['age']==32)]
    name   age  gender isMarried
b   Mike  32.0       0       yes
f  Marry  20.0       1        no
j   Even  32.0       0        no

  注意:像上面这种通过多个布尔条件判断的情况,多个条件最好(一定)用括号括起来,否则非常容易出错。

  2)列选取

  列选取方式也有三种标签索引、标签列表、Callable对象

  a)标签索引:选取单个列

  • 选取name列所有数据

df['name']
a      Joe
b     Mike
c     Jack
d     Rose
e    David
f    Marry
g    Wansi
h     Sidy
i    Jason
j     Even
Name: name, dtype: object

  b)标签列表:选取多个列

  • 选取name和age两列数据

df[['name','age']]
    name   age
a    Joe  25.0
b   Mike  32.0
c   Jack  18.0
d   Rose   NaN
e  David  15.0
f  Marry  20.0
g  Wansi  41.0
h   Sidy   NaN
i  Jason  37.0
j   Even  32.0

  c)callable对象

  • 选取第一列

df[lambda df: df.columns[0]]
a      Joe
b     Mike
c     Jack
d     Rose
e    David
f    Marry
g    Wansi
h     Sidy
i    Jason
j     Even
Name: name, dtype: object

3、区域选取

  区域选取可以从多个维度(行和列)对数据进行筛选,可以通过df.loc[],df.iloc[],df.ix[]三种方法实现。采用df.loc[],df.iloc[],df.ix[]这三种方法进行数据选取时,方括号内必须有两个参数,第一个参数是对行的筛选条件,第二个参数是对列的筛选条件,两个参数用逗号隔开。df.loc[],df.iloc[],df.ix[]的区别如下:

  df.loc[]只能使用标签索引,不能使用整数索引,通过便签索引切边进行筛选时,前闭后闭。

  df.iloc[]只能使用整数索引,不能使用标签索引,通过整数索引切边进行筛选时,前闭后开。;

  df.ix[]既可以使用标签索引,也可以使用整数索引。

  下面分别通过实例演示这三种方法。

3.1 df.loc[]

  1)对行进行选取

  • 选取索引为‘a’的行:

df.loc['a', :]
name          Joe
age          25.0
gender          1
isMarried     yes
Name: a, dtype: object
  • 选取索引为‘a’或‘b’或‘c’的行

df.loc[['a','b','c'], :]
   name   age  gender isMarried
a   Joe  25.0       1       yes
b  Mike  32.0       0       yes
c  Jack  18.0       1        no
  • 选取从‘a’到‘d’的所有行(包括‘d’行)

df.loc['a':'d', :]
   name   age  gender isMarried
a   Joe  25.0       1       yes
b  Mike  32.0       0       yes
c  Jack  18.0       1        no
d  Rose   NaN       1       yes
  • 选取所有age大于30的行

df.loc[df['age']>30,:]
    name   age  gender isMarried
b   Mike  32.0       0       yes
g  Wansi  41.0       0        no
i  Jason  37.0       1        no
j   Even  32.0       0        no

也可以使用下面两方法:

方法一:

df.loc[df.loc[:,'age']>30, :]
   name   age  gender isMarried
b   Mike  32.0       0       yes
g  Wansi  41.0       0        no
i  Jason  37.0       1        no
j   Even  32.0       0        no

方法二:

df.loc[df.iloc[:,1]>30, :]
    name   age  gender isMarried
b   Mike  32.0       0       yes
g  Wansi  41.0       0        no
i  Jason  37.0       1        no
j   Even  32.0       0        no
  • callable对象选取age大于30的所有行

df.loc[lambda df:df['age'] > 30, :]
    name   age  gender isMarried
b   Mike  32.0       0       yes
g  Wansi  41.0       0        no
i  Jason  37.0       1        no
j   Even  32.0       0        no

  2)对列选取

  • 输出所有人的姓名(选取name列)

df.loc[:, 'name']
a      Joe
b     Mike
c     Jack
d     Rose
e    David
f    Marry
g    Wansi
h     Sidy
i    Jason
j     Even
Name: name, dtype: object
  • 输出所有人的姓名和年龄(选取name和age列)

df.loc[:, 'name':'age']
    name   age
a    Joe  25.0
b   Mike  32.0
c   Jack  18.0
d   Rose   NaN
e  David  15.0
f  Marry  20.0
g  Wansi  41.0
h   Sidy   NaN
i  Jason  37.0
j   Even  32.0
  • 输出所有人的姓名、年龄、婚否(选取name、age、isMarried列)

df.loc[:, ['name','age','isMarried']]
    name   age isMarried
a    Joe  25.0       yes
b   Mike  32.0       yes
c   Jack  18.0        no
d   Rose   NaN       yes
e  David  15.0        no
f  Marry  20.0        no
g  Wansi  41.0        no
h   Sidy   NaN       yes
i  Jason  37.0        no
j   Even  32.0        no
df.loc[:, [True,True,True,False]]
    name   age  gender
a    Joe  25.0       1
b   Mike  32.0       0
c   Jack  18.0       1
d   Rose   NaN       1
e  David  15.0       0
f  Marry  20.0       1
g  Wansi  41.0       0
h   Sidy   NaN       0
i  Jason  37.0       1
j   Even  32.0       0

  3)同时对行和列进行筛选

df.loc[df['age']>30,['name','age']]
    name   age
b   Mike  32.0
g  Wansi  41.0
i  Jason  37.0
j   Even  32.0
df.loc[(df['name']=='Mike') |(df['name']=='Marry'),['name','age']]
    name   age
b   Mike  32.0
f  Marry  20.0

3.2 df.iloc[]

  1)行选取

  • 选取第2行

df.iloc[1, :]
name         Mike
age          32.0
gender          0
isMarried     yes
Name: b, dtype: object
  • 选取前3行

df.iloc[:3, :]
   name   age  gender isMarried
a   Joe  25.0       1       yes
b  Mike  32.0       0       yes
c  Jack  18.0       1        no
  • 选取第2行、第4行、第6行

df.iloc[[1,3,5],:]
    name   age  gender isMarried
b   Mike  32.0       0       yes
d   Rose   NaN       1       yes
f  Marry  20.0       1        no

  2)列选取

  • 选取第2列

df.iloc[:, 1]
a    25.0
b    32.0
c    18.0
d     NaN
e    15.0
f    20.0
g    41.0
h     NaN
i    37.0
j    32.0
Name: age, dtype: float64
  • 选取前3列

df.iloc[:, 0:3]
    name   age  gender
a    Joe  25.0       1
b   Mike  32.0       0
c   Jack  18.0       1
d   Rose   NaN       1
e  David  15.0       0
f  Marry  20.0       1
g  Wansi  41.0       0
h   Sidy   NaN       0
i  Jason  37.0       1
j   Even  32.0       0
  • 选取第1列、第3列和第4列

df.iloc[:, [0,2,3]]
    name  gender isMarried
a    Joe       1       yes
b   Mike       0       yes
c   Jack       1        no
d   Rose       1       yes
e  David       0        no
f  Marry       1        no
g  Wansi       0        no
h   Sidy       0       yes
i  Jason       1        no
j   Even       0        no
  • 通过布尔数组选取前3列

df.iloc[:,[True,True,True,False]]
    name   age  gender
a    Joe  25.0       1
b   Mike  32.0       0
c   Jack  18.0       1
d   Rose   NaN       1
e  David  15.0       0
f  Marry  20.0       1
g  Wansi  41.0       0
h   Sidy   NaN       0
i  Jason  37.0       1
j   Even  32.0       0

  3)同时选取行和列

  • 选取第2行的第1列、第3列、第4列

df.iloc[1, [0,2,3]]
name         Mike
gender          0
isMarried     yes
Name: b, dtype: object
  • 选取前3行的前3列

df.iloc[:3, :3]
   name   age  gender
a   Joe  25.0       1
b  Mike  32.0       0
c  Jack  18.0       1

4 单元格选取

  单元格选取包括df.at[]和df.iat[]两种方法。df.at[]和df.iat[]使用时必须输入两个参数,即行索引和列索引,其中df.at[]只能使用标签索引,df.iat[]只能使用整数索引。df.at[]和df.iat[]选取的都是单个单元格(单行单列),所以返回值都为基本数据类型

4.1 df.at[]

  • 选取b行的name列

df.at['b','name']
Mike

4.2 df.iat[]

  • 选取第2行第1列

df.iat[1,0]
Mike

5 拓展与总结

  1)选取某一整行(多个整行)或某一整列(多个整列)数据时,可以用df[]、df.loc[]、df.iloc[],此时df[]的方法书写简单一些。

  2)进行区域选取时,如果只能用标签索引,则使用df.loc[],如果只能用整数索引,则用df.iloc[]。df.loc[]既能查询,又能覆盖写入,强烈推荐使用!

  3)如果选取单元格,则df.at[]、df.iat[]、df.loc[]、df.iloc[]都可以,不过要注意参数。  

  4)选取数据时,返回存在以下情况:

  5)df[]的方式只能选取行和列数据,不能精确到单元格,所以df[]的返回值一定DataFrame或Series对象。

  6)当使用DataFrame的默认索引(整数索引)时,整数索引即为标签索引。例如,使用上面的data实例化一个DataFrame对象:

df2 = pd.DataFrame(data)
df2.loc[1,'name']
Mike
df2.iloc[1,0]
Mike

原文地址:https://blog.csdn.net/qq_39312146/article/details/129769974

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