pandas中的切片方法
[],loc,iloc,at,iat,ix
基礎數據
import pandas as pd
import random
random.seed(0)
rnd_1 = [random.randrange(1,20) for x in range(10)]
rnd_2 = [random.randrange(1,20) for x in range(10)]
rnd_3 = [random.randrange(1,20) for x in range(10)]
fecha = pd.date_range('2012-4-10', '2012-4-19')
data = pd.DataFrame({'fecha':fecha, 'rnd_1': rnd_1, 'rnd_2': rnd_2, 'rnd_3': rnd_3})
print(data)
print(data.describe())
結果：
fecha rnd_1 rnd_2 rnd_3
0 2012-04-10 13 19 10
1 2012-04-11 14 7 4
2 2012-04-12 2 17 3
3 2012-04-13 9 5 11
4 2012-04-14 17 10 16
5 2012-04-15 16 5 18
6 2012-04-16 13 4 4
7 2012-04-17 10 9 12
8 2012-04-18 16 18 14
9 2012-04-19 12 5 11
rnd_1 rnd_2 rnd_3
count 10.000000 10.000000 10.000000
mean 12.200000 9.900000 10.300000
std 4.417138 5.915141 5.186521
min 2.000000 4.000000 3.000000
25% 10.500000 5.000000 5.500000
50% 13.000000 8.000000 11.000000
75% 15.500000 15.250000 13.500000
max 17.000000 19.000000 18.000000
[]切片方法
按照索引實現行選擇或列選擇或區塊選擇
print(data[1:5]) # 行選擇
fecha rnd_1 rnd_2 rnd_3
1 2012-04-11 14 7 4
2 2012-04-12 2 17 3
3 2012-04-13 9 5 11
4 2012-04-14 17 10 16
print(data[['rnd_1', 'rnd_2']]) # 列選擇
rnd_1 rnd_2
0 13 19
1 14 7
2 2 17
3 9 5
4 17 10
5 16 5
6 13 4
7 10 9
8 16 18
9 12 5
# 區塊選擇， 對於多列選擇，不能像行選擇時一樣使用1：5這樣的方法來選擇
print(data[:5][['rnd_1', 'rnd_2']])
rnd_1 rnd_2
0 13 19
1 14 7
2 2 17
3 9 5
4 17 10
loc
loc可以按照索引來進行行列選擇，包含結尾
# 按照索引行選擇， loc與第一種方法不同之處在於會把第5行也選擇進去，而第一種方法只會選擇到第4行爲止。
print(data.loc[1:5])
fecha rnd_1 rnd_2 rnd_3
1 2012-04-11 14 7 4
2 2012-04-12 2 17 3
3 2012-04-13 9 5 11
4 2012-04-14 17 10 16
5 2012-04-15 16 5 18
# 區塊選擇
print(data.loc[2:4, ['rnd_2', 'fecha']])
rnd_2 fecha
2 17 2012-04-12
3 5 2012-04-13
4 10 2012-04-14
loc能夠選擇在兩個特定日期之間的數據，這兩個日期必須都要在索引中
# 將行索引設定爲日期
data_fecha = data.set_index('fecha')
print(data_fecha.head())
rnd_1 rnd_2 rnd_3
fecha
2012-04-10 13 19 10
2012-04-11 14 7 4
2012-04-12 2 17 3
2012-04-13 9 5 11
2012-04-14 17 10 16
# 生成兩個特定日期
from pandas import datetime
fecha_1 = datetime(2012, 4, 14)
fecha_2 = datetime(2012, 4, 18)
# 生成切片數據
print(data_fecha.loc[fecha_1: fecha_2])
rnd_1 rnd_2 rnd_3
fecha
2012-04-14 17 10 16
2012-04-15 16 5 18
2012-04-16 13 4 4
2012-04-17 10 9 12
2012-04-18 16 18 14
如果沒有特殊需求，強烈建議使用loc而儘量少使用[]，因爲loc在對DataFrame進行重新賦值操作時會避免chained indexing問題，使用[]時編譯器很可能會給出SettingWithCopy的警告。
iloc
loc是按照索引（index）的值來選取，iloc是按照索引的位置來進行選取。iloc不關心索引的具體值是多少，只關心位置是多少，所以使用iloc時方括號中只能使用數值。
# 行選擇
print(data_fecha.iloc[1: 5, :])
rnd_1 rnd_2 rnd_3
fecha
2012-04-11 14 7 4
2012-04-12 2 17 3
2012-04-13 9 5 11
2012-04-14 17 10 16
# 列選擇
print(data_fecha.iloc[:,[1,2]].head())
rnd_2 rnd_3
fecha
2012-04-10 19 10
2012-04-11 7 4
2012-04-12 17 3
2012-04-13 5 11
2012-04-14 10 16
# 切片選擇
print( data_fecha.iloc[[1,3,6],[0,2]])
rnd_1 rnd_3
fecha
2012-04-11 14 4
2012-04-13 9 11
2012-04-16 13 4
at
at的使用方法與loc類似，但是比loc有更快的訪問數據的速度，只能訪問單個元素，不能訪問多個元素。
iat
iat對於iloc的關係就像at對於loc的關係，是一種更快的基於索引位置的選擇方法，同at一樣只能訪問單個元素。
ix
以上幾種方法都要求查詢的秩在索引中，或者位置不超過長度範圍，而ix允許你得到不在DataFrame索引中的數據。
選取或者刪除某列含有特殊數值的行
import pandas as pd
import numpy as np
a=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
df1=pd.DataFrame(a,index=['row0','row1','row2'],columns=list('ABC'))
print(df1)
df2=df1.copy()
#選取某列含有特定數值的行
# 選取df1中A列包含數字1的行
df1=df1[df1['A'].isin([1])]
#通過~取反，選取不包含數字1的行
df2=df2[~df2['A'].isin([1])]
print(df1)
print(df2)
結果：
A B C
row0 1 2 3
row1 4 5 6
row2 7 8 9
A B C
row0 1 2 3
A B C
row1 4 5 6
row2 7 8 9
選取或者刪除某行含有特殊值的列
import pandas as pd
import numpy as np
a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
df2 = pd.DataFrame(a, index=['row0', 'row1', 'row2'], columns=list('ABC'))
print(df2)
#選取某行含有特定數值的列
cols=[x for i,x in enumerate(df2.columns) if df2.iat[0,i]==3]
#利用enumerate對row0進行遍歷，將含有數字3的列放入cols中
print(cols)
#df2=df2[cols] 選取含有特定數值的列
df2=df2.drop(cols,axis=1) #利用drop方法將含有特定數值的列刪除
print(df2)
結果：
A B C
row0 1 2 3
row1 4 5 6
row2 7 8 9
['C']
A B
row0 1 2
row1 4 5
row2 7 8