整数label)

posted @ 2019-12-27 17:15 nxf_rabbit75 阅读(1210) 评论(0) 编辑收藏举报

分类: Pandas

undefined

一、[ ] 操作符

1.Index

对于Index对象，可以通过[]来选取数据，它类似于一维ndarray的索引。下标可以为下列几种下标对象：

一个整数下标。此时返回对应的label
一个整数slice。此时返回对应的Index（根据一维labels先切片，再组装成Index）
一个array-like对象（元素可以为下标或者布尔值）。此时返回对应的Index。（根据一维labels先索引，再组装成Index）
由None组成的二元组，其中None相当于新建一个轴。
1. 如果None为第一个元素，则新建的轴为 0 轴；
2. 如果None为第二个元素，则新建的轴为 1 轴。
3. 另外idx[None]等价于idx[None,:]，但是idx[None]返回的是ndarray。
4. 它并没有将Index 转换成MultiIndex，只是将Index内部的数据数组扩充了一个轴

Index 的索引只支持整数/整数slice/整数序列/布尔序列/整数数组/布尔数组/None 等。

举例：

import numpy as np
import pandas as pd
 
idx = pd.Index(['a','b','c','d'],name='idx1')
idx
# Index(['a', 'b', 'c', 'd'], dtype='object', name='idx1')
 
idx[0],idx[0:2] # 整数或者切片
# ('a', Index(['a', 'b'], dtype='object', name='idx1'))
 
idx[None],idx[0,None],idx[:,None],idx[None,:] # 扩充为二维数组
# (array([['a', 'b', 'c', 'd']], dtype=object),
 Index(['a'], dtype='object', name='idx1'),
 Index([['a'], ['b'], ['c'], ['d']], dtype='object', name='idx1'),
 Index([['a', 'b', 'c', 'd']], dtype='object', name='idx1'))
 
idx[[0,1,2,3]],idx[np.array([1,2,3])],idx[[True,True,False,False]] # 一维序列
# (Index(['a', 'b', 'c', 'd'], dtype='object', name='idx1'),
 Index(['b', 'c', 'd'], dtype='object', name='idx1'),
 Index(['a', 'b'], dtype='object', name='idx1'))
 
idx[np.array([[0,1],[1,2]])] # 二维数组
# Index([['a', 'b'], ['b', 'c']], dtype='object', name='idx1')

2.Series

（1）[]

对于Series对象，可以通过[]来选取数据，它类似于一维ndarray的索引。下标可以为下列几种下标对象：

一个整数下标/一个属性（属性名为某个label）/字典索引（键为label）：返回对应的数值
一个整数切片/一个label切片：返回对应的Series。（根据一维Series先切片，再组装成Series）。注意：label切片同时包含了起始label和终止label
一个整数array-like/一个label array-like/一个布尔ndarray：返回对应的Series。（根据一维Series先索引，再组装成Series）
一个二维整数array-like/二维label array-like：返回对应值组成的二维ndarray

注意：Series必须使用布尔数组来索引，不支持布尔序列来索引(抛出KeyError异常)。

举例：

idx
# Index(['a', 'b', 'c', 'd'], dtype='object', name='idx1')
 
s = pd.Series([0,3,5,7],index=idx,name='ser1')
s
# idx1
a    0
b    3
c    5
d    7
Name: ser1, dtype: int64
 
s.a,s['b'],s[2] # 单个label，单个loc
# (0, 3, 5)
 
print(s['a':'c'],s[0:2],sep='\n------\n') # 切片labels,切片loc
# idx1
a    0
b    3
c    5
Name: ser1, dtype: int64
------
idx1
a    0
b    3
Name: ser1, dtype: int64
 
print(s[['a','c','b']],s[[3,0,1]],sep='\n------\n') # 序列label,序列loc
# idx1
a    0
c    5
b    3
Name: ser1, dtype: int64
------
idx1
d    7
a    0
b    3
Name: ser1, dtype: int64
 
r1 = s[np.array(['a','c','b'])]
r2 = s[np.array([0,1,1,3])]
r3 = s[np.array([[0,1],[1,3]])]
print(r1,type(r1),r2,type(r2),r3,type(r3),sep="\n----------\n") # 数组label,数组loc
# idx1
a    0
c    5
b    3
Name: ser1, dtype: int64
----------
<class 'pandas.core.series.Series'>
----------
idx1
a    0
b    3
b    3
d    7
Name: ser1, dtype: int64
----------
<class 'pandas.core.series.Series'>
----------
[[0 3]
 [3 7]]
----------
<class 'numpy.ndarray'>
 
r = s[s>4]
print(r) # 数组label,数组loc
# idx1
c    5
d    7
Name: ser1, dtype: int64

（2）索引标签

Series对象除了支持使用位置作为下标存取元素之外，还可以使用索引标签来存取元素。这个功能与字典类似，因此它也支持字典的一些方法，如Series.iteritems()。

举例：

bool_df = pd.DataFrame({'c1':[True,False],'c4':[True,False]},index=['a','e'])
df[bool_df]# 一个布尔DataFrame,未出现的值为False
 
#   c1  c2  c3
idx1            
a   1.0 NaN NaN
b   NaN NaN NaN
c   NaN NaN NaN
d   NaN NaN NaN
 
idx = pd.Index(['a','b','c','d'],name='index1')
s = pd.Series([1,3,5,7],index=idx,name='sr1')
s
# index1
a    1
b    3
c    5
d    7
Name: sr1, dtype: int64
 
s.iteritems()
# <zip at 0x21ba1c8e288>
 
[item for item in s.iteritems()]
# [('a', 1), ('b', 3), ('c', 5), ('d', 7)]

（3）对于`Series`的赋值与删除

对于单个索引或者切片索引，要求右侧数值的长度与左侧相等
为不存在的label赋值会创建出一个新行（必须用字典的形式，不能用属性赋值的形式）
关键字del用于删除行（必须用字典的形式，不能用属性赋值的形式）

举例：

s = pd.Series(np.arange(1,4),index=['a','b','c'])
s
# a    1
b    2
c    3
dtype: int32
 
s.a = -1 # 直接赋值
s
# a   -1
b    2
c    3
dtype: int32
 
s[0:2] = -11,-22 # 元组赋值
s
# a   -11
b   -22
c     3
dtype: int32
 
s['d'] = 4 # 创建一个新的行
s
# a   -11
b   -22
c     3
d     4
dtype: int64
 
del s['d']
s
# 
a   -11
b   -22
c     3
dtype: int64

3.DataFrame

（1）[]

对于DataFrame对象，可以通过[]来选取数据。下标可以为下列几种下标对象：

一个属性（属性名为某个column label）/字典索引（键为column label）：返回对应的列对应的Series

不可以使用单个整数来索引
一个整数切片/一个row label切片：返回对应的行组成的DataFrame。注意：label切片同时包含了起始label和终止label
一个一维label array-like：返回对应的列组成的DataFrame
一个布尔数组：返回数组中True对应的行组成的DataFrame。
一个布尔DataFrame：将该布尔DataFrame中的False对应的元素设置为NaN（布尔DataFrame中没有出现的值为False）

举例：

df = pd.DataFrame({'c1':[1,2,3,4],'c2':[5,6,7,8],'c3':[9,10,11,12]},index=idx)
df
#   c1  c2  c3
idx1            
a   1   5   9
b   2   6   10
c   3   7   11
d   4   8   12
 
print(df.c1,df['c2'],sep='\n------------\n') # 单个值,选取列
# idx1
a    1
b    2
c    3
d    4
Name: c1, dtype: int64
------------
idx1
a    5
b    6
c    7
d    8
Name: c2, dtype: int64
 
print(df[0:2],df['a':'c'],sep='\n------------\n') # 切片,选取行
#       c1  c2  c3
idx1            
a      1   5   9
b      2   6  10
------------
      c1  c2  c3
idx1            
a      1   5   9
b      2   6  10
c      3   7  11
 
print(df[['c1','c2','c1']],df[np.array(['c1','c2','c3'])],sep='\n------------\n') #序列，选取列
#       c1  c2  c1
idx1            
a      1   5   1
b      2   6   2
c      3   7   3
d      4   8   4
------------
      c1  c2  c3
idx1            
a      1   5   9
b      2   6  10
c      3   7  11
d      4   8  12
 
df[df.c1>=3] # 一维布尔数组
#   c1  c2  c3
idx1            
c   3   7   11
d   4   8   12
 
bool_df = pd.DataFrame({'c1':[True,False],'c4':[True,False]},index=['a','e'])
df[bool_df]# 一个布尔DataFrame,未出现的值为False
# 
c1  c2  c3
idx1            
a   1.0 NaN NaN
b   NaN NaN NaN
c   NaN NaN NaN
d   NaN NaN NaN

（2）对于`DataFrame`的赋值与列删除

将列表或者数组赋值给某个列时，其长度必须跟DataFrame的行数匹配。
将标量赋值给某个列时，会将标量扩充
将Series赋值给某个列时，会精确匹配DataFrame的索引。如果DataFrame中某个label在Series中找不到，则赋值NaN（空位都将被填上缺失值）
为不存在的列赋值会创建出一个新列（必须用字典的形式，不能用属性赋值的形式）
关键字del用于删除列（必须用字典的形式，不能用属性赋值的形式）

举例：

import numpy as np
import pandas as pd
 
df = pd.DataFrame(np.arange(0,12).reshape(3,4),index=['a','b','c'],columns=['c1','c2','c3','c4'])
df
#   c1  c2  c3  c4
a   0   1   2   3
b   4   5   6   7
c   8   9   10  11
 
df.c1 = [-1,-4,-8] # 长度匹配
df
# c1    c2  c3  c4
a   -1  1   2   3
b   -4  5   6   7
c   -8  9   10  11
 
df.c2 = -2 # 可以赋值一个标量,标量扩充
df
#c1 c2  c3  c4
a   -1  -2  2   3
b   -4  -2  6   7
c   -8  -2  10  11
 
df.c3 = pd.Series(range(10,14),index=['a','c','d','e']) 
df # Series长度任意，df.cs中的label与Series中的匹配，如果无匹配则赋值NaN
#      c1   c2  c3  c4
a   -1  -2  10.0    3
b   -4  -2  NaN 7
c   -8  -2  11.0    11
 
df['c5'] = [-1,-2,-3] # 创建一个新列
df
# c1    c2  c3  c4  c5
a   -1  -2  10.0    3   -1
b   -4  -2  NaN 7   -2
c   -8  -2  11.0    11  -3
 
del df['c5']
df
# c1    c2  c3  c4
a   -1  -2  10.0    3
b   -4  -2  NaN 7
c   -8  -2  11.0    11

4.注意事项

（1）对于Series/DataFrame切片方式的索引，返回的结果与原始对象共享基础数据。对于采用其他方式的索引，返回的结果并不与元素对象共享基础数据。

idx = pd.Index(['a','b','c','d'],name='index1')
s = pd.Series([1,3,5,7],index=idx,name='sr1')
s
# index1
a    1
b    3
c    5
d    7
Name: sr1, dtype: int64
 
r = s[1:] # 切片形式
print(r.values.base is s.values)
r = s[[1,2]] # 序列/数组形式
print(r.values.base is s.values)
# True
False
 
df = pd.DataFrame({'c1':[1,3,5,6],'c2':[1,2,3,4],'c3':[1,2,5,9]},index=idx)
df
#   c1  c2  c3
index1          
a   1   1   1
b   3   2   2
c   5   3   5
d   6   4   9
 
r = df.c1 # 引用一列
print(r.values.base is df.values.base)
r = df['c1':'c3'] # 切片形式
print(r.values.base is df.values.base)
r = df[['c1','c2']] # 序列/数组形式
print(r.values.base is df.values.base)
# True
True
False

（2）如果Series/DataFrame的索引有重复label，则数据的选取行为将有所不同：

如果索引对应多个label，则Series返回一个Sereis，DataFrame返回一个DataFrame
如果索引对应单个label，则Series返回一个标量值，DataFrame返回一个Series

你可以通过Index.is_unique属性得知索引是否有重复的。

对于[]、字典索引、属性索引或者.loc/.ix存取器，结论如上所述
对于.at存取器：如果索引对应单个label，索引结果正常。如果索引对应多个label，则Series返回一个一维ndarray；DataFrame则抛出异常。

举例：

import numpy as np
import pandas as pd
 
idx = pd.Index(['a','a','c','d'],name='idx1')
s = pd.Series([1,5,3,7],index=idx,name='sr1') # 有重复值
s
# idx1
a    1
a    5
c    3
d    7
Name: sr1, dtype: int64
 
print(s.c,s.a,s.index.is_unique,sep='\n-----\n') # 重复的index返回Series
# 3
-----
a    1
a    5
Name: sr1, dtype: int64
-----
False
 
print(s.loc['a'],s.at['a'],s.ix['a'],sep='\n------\n') # 重复的index
# idx1
a    1
a    5
Name: sr1, dtype: int64
------
[1 5]
------
idx1
a    1
a    5
Name: sr1, dtype: int64
 
idx = pd.Index(['a','b','c','d'],name='idx1')
df = pd.DataFrame({'c1':[1,3,2,4],'c2':[11,14,13,12]},index=idx)
# df.columns = pd.Index(['c1','c1'],name='idx2')
df
#   c1  c2
idx1        
a   1   11
b   3   14
c   2   13
d   4   12
 
df.columns = pd.Index(['c1','c1'],name='idx2')
df
# 
idx2    c1  c1
idx1        
a   1   11
b   3   14
c   2   13
d   4   12
 
df.index
# Index(['a', 'b', 'c', 'd'], dtype='object', name='idx1')
 
print(df.c1,s.index.is_unique,sep='\n-------\n') # 重复的index，返回DataFrame
# idx2  c1  c1
idx1        
a      1  11
b      3  14
c      2  13
d      4  12
-------
False
 
print(df.loc[:,'c1'],df.ix[:,'c1'],sep='\n--------\n') # 重复的index
# idx2  c1  c1
idx1        
a      1  11
b      3  14
c      2  13
d      4  12
--------
idx2  c1  c1
idx1        
a      1  11
b      3  14
c      2  13
d      4  12

（3）对于Series/DataFrame，它们可以使用ndarray的接口。因此可以通过ndarray 的索引规则来索引它们。

1 2	`df=pd.DataFrame(...)` `df[:,0]` `#使用了 ndarray 的索引方式`

二、loc/iloc/ix 存取器

1.loc

（1）Series

对于Series，.loc[]的下标对象可以为：

单个label，此时返回对应的值
label的array-like、label slice以及布尔array-like：返回对应值组成的Series

举例：

import numpy as np
import pandas as pd
 
idx = pd.Index(['a','b','c','d'],name='idx1')
s = pd.Series([0,3,5,7],index=idx,name='ser1')
s
# idx1
a    0
b    3
c    5
d    7
Name: ser1, dtype: int64
 
print(s.loc['a'],s.loc['a':'c'],s.loc[['a','c']],s.loc[[True,True,False,False]],sep='\n-------------\n') #单个Label，切片label，label列表
# 0
-------------
idx1
a    0
b    3
c    5
Name: ser1, dtype: int64
-------------
idx1
a    0
c    5
Name: ser1, dtype: int64
-------------
idx1
a    0
b    3
Name: ser1, dtype: int64

（2）DataFrame

对于DataFrame，.loc[]的下标对象是一个元组，其中两个元素分别与DataFrame的两个轴对应。如果下标不是元组，则该下标对应的是第0轴，第一轴为默认值:。

每个轴的下标都支持单个label、label array-like、label slice、布尔array-like。
若获取的是某一列或者某一行，则返回的是Series；若返回的是多行或者多列，则返回的是DataFrame；如果返回的是某个值，则是普通的标量。

举例：

df = pd.DataFrame({'c1':[1,2,3,4],'c2':[5,6,7,8],'c3':[9,10,11,12]},index=idx)
df
#   c1  c2  c3
idx1            
a   1   5   9
b   2   6   10
c   3   7   11
d   4   8   12
 
print(df.loc['a'],df.loc['a':'c'],df.loc[['a','c']],df.loc[[True,False,True,False]],sep='\n---------\n')
# 下标为元组，这里第二个元素默认为':'
# 单个Label，切片label，label列表，布尔数组
# c1    1
c2    5
c3    9
Name: a, dtype: int64
---------
      c1  c2  c3
idx1            
a      1   5   9
b      2   6  10
c      3   7  11
---------
      c1  c2  c3
idx1            
a      1   5   9
c      3   7  11
---------
      c1  c2  c3
idx1            
a      1   5   9
c      3   7  11
 
print(df.loc['a','c1'],df.loc['a':'c','c1'],df.loc[['a','c'],'c1':'c2'],df.loc[[True,False,True,False],[True,False,False]],sep='\n---------\n')
# 下标为元组，第一个为0轴，第二个为1轴
# 1
---------
idx1
a    1
b    2
c    3
Name: c1, dtype: int64
---------
      c1  c2
idx1        
a      1   5
c      3   7
---------
      c1
idx1    
a      1
c      3

2.iloc

.iloc[]和.loc[]类似，但是.iloc[]使用整数下标，而不是使用label。注意整数切片不包括最后一个值。

（1）Serise

import numpy as np
import pandas as pd
 
idx = pd.Index(['a','b','c','d'],name='idx1')
s = pd.Series([0,3,5,7],index=idx,name='ser1')
s
# idx1
a    0
b    3
c    5
d    7
Name: ser1, dtype: int64
 
print(s.iloc[0],s.iloc[0:1],s.iloc[[0,1,2]],s.iloc[[True,False,True,False]],sep='\n-----\n')
# iloc使用整数下标而不是label
# 0
-----
idx1
a    0
Name: ser1, dtype: int64
-----
idx1
a    0
b    3
c    5
Name: ser1, dtype: int64
-----
idx1
a    0
c    5
Name: ser1, dtype: int64

（2）DataFrame

df = pd.DataFrame({'c1':[1,2,3,4],'c2':[5,6,7,8],'c3':[9,10,11,12]},index=idx)
df
# c1    c2  c3
idx1            
a   1   5   9
b   2   6   10
c   3   7   11
d   4   8   12
 
print(df.iloc[0],df.iloc[0:2],df.iloc[[0,2]],df.iloc[[True,False,True,False]],sep='\n--------\n')
# 下标为元组，这里第二个元素默认为':'，# iloc使用整数下标而不是label
# c1    1
c2    5
c3    9
Name: a, dtype: int64
--------
      c1  c2  c3
idx1            
a      1   5   9
b      2   6  10
--------
      c1  c2  c3
idx1            
a      1   5   9
c      3   7  11
--------
      c1  c2  c3
idx1            
a      1   5   9
c      3   7  11
 
print(df.iloc[0,0],df.iloc[0:2,0],df.iloc[[0,2],0:1],df.iloc[[True,False,True,False],[True,False,False]],sep='\n--------\n')
# 下标为元组，这里第二个元素默认为':'， iloc使用整数下标而不是label
# 1
--------
idx1
a    1
b    2
Name: c1, dtype: int64
--------
      c1
idx1    
a      1
c      3
--------
      c1
idx1    
a      1
c      3

`3.ix`

.ix[]存取器综合了.iloc/.loc：它可以混合使用label和位置下标。注意：如果有整数索引，则应该使用.loc/.iloc从而避免混淆

（1）Series

import numpy as np
import pandas as pd
 
idx = pd.Index(['a','b','c','d'],name='idx1')
s = pd.Series([0,3,5,7],index=idx,name='ser1')
s
# idx1
a    0
b    3
c    5
d    7
Name: ser1, dtype: int64
 
print(s.ix[0],s.ix['a':'b'],s.ix[[0,1,2]],s.ix[[True,False,True,False]],sep='\n------\n')
# ix混合使用整数下标和label
# 0
------
idx1
a    0
b    3
Name: ser1, dtype: int64
------
idx1
a    0
b    3
c    5
Name: ser1, dtype: int64
------
idx1
a    0
c    5
Name: ser1, dtype: int64

（2）DataFrame

df = pd.DataFrame({'c1':[1,2,3,4],'c2':[5,6,7,8],'c3':[9,10,11,12]},index=idx)
df
# c1    c2  c3
idx1            
a   1   5   9
b   2   6   10
c   3   7   11
d   4   8   12
 
print(df.ix['a'],df.ix['a':'c'],df.ix[[0,2]],df.ix[[True,False,True,False]],sep='\n---------\n')
# 下标为元组,这里第二个元素默认为'':，ix默认使用整数下标和label
# c1    1
c2    5
c3    9
Name: a, dtype: int64
---------
      c1  c2  c3
idx1            
a      1   5   9
b      2   6  10
c      3   7  11
---------
      c1  c2  c3
idx1            
a      1   5   9
c      3   7  11
---------
      c1  c2  c3
idx1            
a      1   5   9
c      3   7  11
 
print(df.ix[0,'c1'],df.ix['a':'b',0],df.ix[['a','c']],df.ix[[True,False,True,False],[True,False,False]],sep='\n---------\n')
# 下标为元组，第一个为0周，第二个为1轴，ix混合使用整数下标和label
# 1
---------
idx1
a    1
b    2
Name: c1, dtype: int64
---------
      c1  c2  c3
idx1            
a      1   5   9
c      3   7  11
---------
      c1
idx1    
a      1
c      3

4.注意

（1）Index对象不能使用loc/iloc/ix存取器

（2）对于.loc/.iloc/.ix：

如果某轴的索引为array-like或者布尔array-like，则返回的结果与原来的对象不再共享基础数据；
如果轴的索引全部都是slice或者单个整数、单个label，则返回的结果与原来的对象共享基础数据。

idx = pd.Index(['a','b','c','d'],name='idx1')
df = pd.DataFrame({'c1':[1,2,3,4],'c2':[5,6,7,8],'c3':[9,10,11,12]},index=idx)
df
# c1    c2  c3
idx1            
a   1   5   9
b   2   6   10
c   3   7   11
d   4   8   12
 
r1 = df.ix[0,0] # 都是整数
r2 = df.loc['a',:] # 一个切片
r3 = df.iloc[:,0] # 一个切片
r4 = df.ix[: , :] # 两个切片
r5 = df.ix[0,[0,1]] # 一个列表
r6 = df.loc[: , ['c1','c2']] # 一个列表
r7 = df.iloc[[0,1],[0,1]] # 两个列表
(type(r1),# 都是整数
r2.values.base is df.values.base, # 一个切片
r3.values.base is df.values.base, # 一个切片
r4.values.base is df.values.base, # 一个切片
r5.values.base is df.values.base, # 一个切片
r6.values.base is df.values.base, # 一个切片
r7.values.base is df.values.base, # 一个切片
)
# (numpy.int64, True, True, True, False, False, False)

三、at/iat 存取器

1..at和.iat分别使用label和整数下标获取单个值。它类似于.loc/.iloc，但是.at/.iat的速度更快

每个索引只能是单个label或者单个整数

举例：

import numpy as np
import pandas as pd
 
idx = pd.Index(['a','b','c','d'],name='idx1')
s = pd.Series([1,3,5,7],index=idx,name='ser1')
s
# idx1
a    1
b    3
c    5
d    7
Name: ser1, dtype: int64
 
print(s.at['a'],s.iat[0]) # at使用label获取单个值,iat使用整数获取单个值
# 1 1
 
idx = pd.Index(['a','b','c','d'],name='idx1')
df = pd.DataFrame({'c1':[1,2,3,4],'c2':[5,6,7,8],'c3':[9,10,11,12]},index=idx)
df
#   c1  c2  c3
idx1            
a   1   5   9
b   2   6   10
c   3   7   11
d   4   8   12

2.对于DataFrame，.lookup(row_labels, col_labels)类似于：.loc[row_labels, col_labels]，但是.lookup返回的是一维ndarray。

要求row_labels和col_labels长度相同。(row_labels[0],col_labels[0]决定了结果中第一个元素的位置，...(row_labels[i],col_labels[i]决定了结果中第 i+1个元素的位置，

举例：

import numpy as np
import pandas as pd
 
df=pd.DataFrame(np.arange(0,12).reshape(3,4),index=['a','b','c'],columns=['c1','c2','c3','c4'])
df
# c1    c2  c3  c4
a   0   1   2   3
b   4   5   6   7
c   8   9   10  11
 
df.lookup(['a','b'],['c1','c2'])
# array([0, 5])
 
df.loc[['a','b'],['c1','c2']]
#   c1  c2
a   0   1
b   4   5

3.DataFrame.get_value(index, col, takeable=False)等价于.loc[index, col]，它返回单个值。而Series.get_value(label, takeable=False)等价于.loc[label]，它也返回单个值

举例：

import numpy as np
import pandas as pd
 
idx = pd.Index(['a','b','c','d'],name='idx1')
s = pd.Series([0,1,2,3],index=idx,name='ser1')
s
# idx1
a    0
b    1
c    2
d    3
Name: ser1, dtype: int64
 
s.get_value('a') # 返回单个值
# 0
 
idx = pd.Index(['a','b','c','d'],name='idx1')
df = pd.DataFrame({'c1':[1,2,3,4],'c2':[5,6,7,8],'c3':[9,10,11,12]},index=idx)
df
#   c1  c2  c3
idx1            
a   1   5   9
b   2   6   10
c   3   7   11
d   4   8   12
 
df.get_value('a','c2') # 返回单个值
# 5

4..get(key[, default])方法与字典的get()方法的用法相同。对于DataFrame，key为col_label

举例：

import numpy as np
import pandas as pd
 
idx = pd.Index(['a','b','c','d'],name='idx1')
s = pd.Series([0,1,2,3],index=idx,name='ser1')
s
# idx1
a    0
b    1
c    2
d    3
Name: ser1, dtype: int64
 
s.get('a'),s.get('e',-1)
# (0, -1)
 
idx = pd.Index(['a','b','c','d'],name='idx1')
df = pd.DataFrame({'c1':[1,2,3,4],'c2':[5,6,7,8],'c3':[9,10,11,12]},index=idx)
df
# c1    c2  c3
idx1            
a   1   5   9
b   2   6   10
c   3   7   11
d   4   8   12
 
df.get('c1'),df.get('e',-1)
# (idx1
 a    1
 b    2
 c    3
 d    4
 Name: c1, dtype: int64, -1)

5..head([n=5])和.tail([n=5])返回头部/尾部n行数据

四、query方法

1.对于DataFrame，当需要根据一定的条件对行进行过滤时，通常可以先创建一个布尔数组，然后使用该数组获取True对应的行。另一个方案就是采用query(expr, inplace=False, **kwargs)方法：

expr是个运算表达式字符串，如'label1 >3 and label2<5'
表达式中的变量名表示对应的列，可以使用not/and/or等关键字进行向量布尔运算。该方法会筛选出那些满足条件的行。
如果希望在表达式中使用Python变量，则在变量名之前使用@
inplace是个布尔值，如果为True，则原地修改。否则返回一份拷贝。

举例：

import numpy as np
import pandas as pd
 
idx = pd.Index(['a','b','c','d'],name='idx1')
df = pd.DataFrame({'c1':[1,2,3,4],'c2':[5,6,7,8],'c3':[9,10,11,12]},index=idx)
df
#   c1  c2  c3
idx1            
a   1   5   9
b   2   6   10
c   3   7   11
d   4   8   12
 
r = df.query('c1+c2<10')
print(r,df,sep='\n------\n') # 非原地修改 
#       c1  c2  c3
idx1            
a      1   5   9
b      2   6  10
------
      c1  c2  c3
idx1            
a      1   5   9
b      2   6  10
c      3   7  11
d      4   8  12
 
r = df.query('c1+c2<10',inplace=True) # 原地修改 
print(r,df,sep='\n------\n')
# None
------
      c1  c2  c3
idx1            
a      1   5   9
b      2   6  10
 
c1 = 3
df.query('c1==@c1') # 使用python变量
#   c1  c2  c3
idx1            
c   3   7   11

五、多级索引

1.对于.loc/.ix/[]，其下标可以指定多级索引中，每级索引上的标签。

多级索引轴对应的下标是一个下标元组，该元组中每个元素与索引中每级索引对应
如果下标不是元组，则将其转换成长度为1的元组
如果元组的长度比索引的层数少，则在其后面补充slice(None)

举例：

import numpy as np
import pandas as pd
levels = [['a','b'],['c','d']]
labels = [[0,1,0,1],[0,0,1,1]]
idx = pd.MultiIndex(levels=levels,labels=labels,names=['lv1','lv2'])
s = pd.Series([1,2,3,4],index=idx,name='ser1')
 
s
# lv1  lv2
a    c      1
b    c      2
a    d      3
b    d      4
Name: ser1, dtype: int64
 
s.ix[(0,0)],s.loc[('a','c')] # 下标索引为元组
# (1, 1)
 
df = pd.DataFrame({'c1':[1,2,3,4],'c2':[5,6,7,8],'c3':[9,10,11,12]},index=idx)
df
#   c1  c2  c3
lv1 lv2         
a   c   1   5   9
b   c   2   6   10
a   d   3   7   11
b   d   4   8   12
 
print(df.loc['a',['c1','c2']],df.loc[('a',slice(None)),['c1','c2']],sep='\n----------\n')
# 二者等价
# c1  c2
lv2        
c     1   5
d     3   7
----------
         c1  c2
lv1 lv2        
a   c     1   5
    d     3   7
 
df.loc[(slice(None),'c'),['c1','c2']] # 0轴的level为:
# c1    c2
lv1 lv2     
a   c   1   5
b   c   2   6
 
print(s['a'],s[:,'c'],s['a','c'],sep='\n-------------------------\n')#使用[]索引
# lv2
c    1
d    3
Name: ser1, dtype: int64
-------------------------
lv1
a    1
b    2
Name: ser1, dtype: int64
-------------------------
1

六、整数 label

1.label不一定是字符串，也有可能是整数（如RangeIndex/Int64Index等），尤其是当label是自动生成的时候。

当你的label是整数时，面向整数的下标索引总是面向label的，而不是面向position的。因此推荐使用.loc来基于label索引，使用.iloc来基于position索引。

举例：

import numpy as np
import pandas as pd
 
s1 = pd.Series([11,12,15,17]) # 自动生成index
s2 = pd.Series([21,22,25,27],index=[1,3,5,7]) # 整数index
s3 = pd.Series([31,32,35,37],index=['a','b','c','d'])#字符串index
print(s1,s2,s3,sep='\n------------------------\n')
 
0    11
1    12
2    15
3    17
dtype: int64
------------------------
1    21
3    22
5    25
7    27
dtype: int64
------------------------
a    31
b    32
c    35
d    37
dtype: int64
\n------------------------\n
print(s1.index,type(s1.index),
    s2.index,type(s2.index),
    s3.index,type(s3.index),sep='\n------------------------\n')
RangeIndex(start=0, stop=4, step=1)
------------------------
<class 'pandas.core.indexes.range.RangeIndex'>
------------------------
Int64Index([1, 3, 5, 7], dtype='int64')
------------------------
<class 'pandas.core.indexes.numeric.Int64Index'>
------------------------
Index(['a', 'b', 'c', 'd'], dtype='object')
------------------------
<class 'pandas.core.indexes.base.Index'>
 # 面向position
print(s2[7], # 面向label
      s3[0]) # 面向position
27 31
 #面向position
print(s2.loc[7],#面向label
      s2.iloc[-1],#面向position
      s3.loc['d'],#面向label
      s3.iloc[-1] #面向position
     )
27 27 37 37

posted @ 2019-12-27 17:15 nxf_rabbit75 阅读(1210) 评论(0) 编辑收藏举报

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2025年3月

日

一

二

三

四

五

六

Pandas---3.下标存取([]/loc/iloc/ix/at/iat/query方法/多级索引/整数label)

一、[ ] 操作符

1.Index

2.Series

（1）[]

（2）索引标签

（3）对于`Series`的赋值与删除

3.DataFrame

（1）[]

（2）对于`DataFrame`的赋值与列删除

4.注意事项

二、loc/iloc/ix 存取器

1.loc

（1）Series

（2）DataFrame

2.iloc

（1）Serise

（2）DataFrame

`3.ix`

（1）Series

（2）DataFrame

4.注意

三、at/iat 存取器

四、query方法

五、多级索引

六、整数 label

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Pandas---3.下标存取([]/loc/iloc/ix/at/iat/query方法/多级索引/整数label)

一、[ ] 操作符

1.Index

2.Series

（1）[]

（2）索引标签

（3）对于Series的赋值与删除

3.DataFrame

（1）[]

（2）对于DataFrame的赋值与列删除

4.注意事项

二、loc/iloc/ix 存取器

1.loc

（1）Series

（2）DataFrame

2.iloc

（1）Serise

（2）DataFrame

3.ix

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