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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[],df.ix[]。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,分别通过实例介绍这三种情况。

> 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,(为区分默认索引和自定义的索引,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

选取第一行:

> 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

选取第一行:

> 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

通过布尔数组的方式,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

选取出所有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

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

用布尔数组选取前3行

> df.loc[[True,True,True,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.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:

> 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

> 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

用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

用布尔数组的方式选取前3列

> 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

输出年龄大于30的人的姓名和年龄

> 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

输出行名为‘Mike'或‘Marry'的姓名和年龄

> 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

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

通过布尔数组选取前3行

> df.iloc[[True,True,True,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

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

l 选取第1列、第3列、第4列

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

3.3 df.ix[]

  df.ix[]既可以通过整数索引进行数据选取,也可以通过标签索引进行数据选取,换句话说,df.ix[]是df.loc[]和df.iloc[]的功能集合,且在同义词选取中,可以同时使用整数索引和标签索引。

选取第3行的name数据

> df.ix[2,'name']
'Jack'

选取a行、c行的第1列,第2列和第4列数据

> df.ix[['a','c'], [0,1,3]]

  name  age isMarried

a  Joe 25.0    yes

c Jack 18.0    no

选取所有未婚者的姓名和年龄

> df.ix[df['isMarried']=='no',['name','age']]

  name  age

c  Jack 18.0

e David 15.0

f Marry 20.0

g Wansi 41.0

i Jason 37.0

j  Even 32.0

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[]的方法书写要简单一些。

  2)进行区域选取时,如果只能用标签索引,则使用df.loc[]或df.ix[],如果只能用整数索引,则用df.iloc[]或df.ix[]。不过我看到有资料说,不建议使用df.ix[],因为df.loc[]和df.iloc[]更精确(有吗?我没理解精确在哪,望告知)。

  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,返回值存在以下情况:

  • 如果返回值包括单行多列或多行单列时,返回值为Series对象;
  • 如果返回值包括多行多列时,返回值为DataFrame对象;
  • 如果返回值仅为一个单元格(单行单列)时,返回值为基本数据类型,例如str,int等。

  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'
标签:
pandas,df[],df.loc[],df.iloc[],df.ix[],df.at[],df.iat[]

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评论“pandas数据选取:df[] df.loc[] df.iloc[] df.ix[] df.at[] df.iat[]”

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