1 引言
Pandas是作爲Python數據分析著名的工具包，提供了多種數據選取的方法，方便實用。本文主要介紹Pandas的幾種數據選取的方法。
Pandas中，數據主要保存爲Dataframe和Series是數據結構，這兩種數據結構數據選取的方式基本一致，本文主要以Dataframe爲例進行介紹。
在Dataframe中選取數據大抵包括3中情況：
1）行（列）選取（單維度選取）：df[]。這種情況一次只能選取行或者列，即一次選取中，只能爲行或者列設置篩選條件（只能爲一個維度設置篩選條件）。
2）區域選取（多維選取）：df.loc[]，df.iloc[]，df.ix[]。這種方式可以同時爲多個維度設置篩選條件。
3）單元格選取（點選取）：df.at[]，df.iat[]。準確定位一個單元格。
接下來，我們以下面的數據爲例，分別通過實例介紹這三種情況。
>>> 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）選取：df[]
行（列）選取是在單一維度上進行數據的選取，即以行爲單位進行選取或者以列爲單位進行選取。Dataframe對象的行有索引（index），默認情況下是[0,1,2，……]的整數序列，也可以自定義添加另外的索引，例如上面的labels，（爲區分默認索引和自定義的索引，在本文中將默認索引稱爲整數索引，自定義索引稱爲標籤索引）。Dataframe對象的每一列都有列名，可以通過列名實現對列的選取。
1）選取行
選取行的方式包括三種：整數索引切片、標籤索引切片和布爾數組。
a）整數索引切片：前閉後開
- 選取第一行：
>>> df[0:1]
name age gender isMarried
a Joe 25.0 1 yes
- 選取前兩行：
>>> df[0:2] name age gender isMarried a Joe 25.0 1 yes b Mike 32.0 0 yesb）標籤索引切片：前閉後閉
- 選取第一行：
>>> df[:'a']
name age gender isMarried
a Joe 25.0 1 yes
- 選取前兩行：
>>> df['a':'b']
name age gender isMarried
a Joe 25.0 1 yes
b Mike 32.0 0 yes
注意：整數索引切片是前閉後開，標籤索引切片是前閉後閉，這點尤其要注意。
c）布爾數組
- 選取前三行
>>> 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
- 選取所有age大於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
通過布爾數組的方式，又可以衍生出下面的選取方式：
- 選取出所有age大於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
- 選取出所有age大於30，且isMarried爲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
- 選取出所有age爲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：像上面這種通過多個布爾條件判斷的情況，多個條件最好（一定）用括號括起來，否則非常容易出錯。
2）列選取
列選取方式也有三種：標籤索引、標籤列表、Callable對象
a）標籤索引：選取單個列
- 選取name列所有數據
>>> 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）標籤列表：選取多個列
- 選取name和age兩列數據
>>> 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對象
- 選取第一列
>>> 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 區域選取
區域選取可以從多個維度（行和列）對數據進行篩選，可以通過df.loc[]，df.iloc[]，df.ix[]三種方法實現。採用df.loc[]，df.iloc[]，df.ix[]這三種方法進行數據選取時，方括號內必須有兩個參數，第一個參數是對行的篩選條件，第二個參數是對列的篩選條件，兩個參數用逗號隔開。df.loc[]，df.iloc[]，df.ix[]的區別如下：
df.loc[]只能使用標籤索引，不能使用整數索引，通過便籤索引切邊進行篩選時，前閉後閉。
df.iloc[]只能使用整數索引，不能使用標籤索引，通過整數索引切邊進行篩選時，前閉後開。
df.ix[]既可以使用標籤索引，也可以使用整數索引。
下面分別通過實例演示這三種方法。
3.1 df.loc[]
1）對行進行選取
- 選取索引爲‘a’的行：
>>> df.loc['a', :]
name Joe
age 25
gender 1
isMarried yes
Name: a, dtype: object
- 選取索引爲‘a’，‘b’，‘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
- 選取從‘a’到‘d’的所有行（包括‘d’行）[標籤索引，前閉8後閉]
>>> 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
- 用布爾數組選取前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
- 選取所有age大於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
也可以使用下面兩方法：
>>> df.loc[df.loc[:,'age']>30, :] # loc: 標籤索引，左閉右閉
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, :] # iloc: 整數索引，左閉右開
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對象選取age大於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）對列選取
- 輸出所有人的姓名（選取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
- 輸出所有人的姓名和年齡（選取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
- 輸出所有人的姓名、年齡、婚否（選取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
- 用布爾數組的方式選取前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）同時對行和列進行篩選
- 輸出年齡大於30的人的姓名和年齡
>>> 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
- 輸出行名爲‘Mike’或‘Marry’的姓名和年齡
>>> 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）行選取
- 選取第2行
>>> df.iloc[1, :]
name Mike
age 32
gender 0
isMarried yes
Name: b, dtype: object
- 選取前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
- 選取第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
- 通過布爾數組選取前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）列選取
- 選取第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
- 選取前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 選取第1列、第3列、第4列
- 選取第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
- 通過布爾數組選取前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）同時選取行和列
- 選取第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
- 選取前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[]既可以通過整數索引進行數據選取，也可以通過標籤索引進行數據選取，換句話說，df.ix[]是df.loc[]和df.iloc[]的功能集合，且在同義詞選取中，可以同時使用整數索引和標籤索引。
- 選取第3行的name數據
>>> df.ix[2,'name']
'Jack'
- 選取a行、c行的第1列，第2列和第4列數據
>>> df.ix[['a','c'], [0,1,3]]
name age isMarried
a Joe 25.0 yes
c Jack 18.0 no
- 選取所有未婚者的姓名和年齡
>>> 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 單元格選取
單元格選取包括df.at[]和df.iat[]兩種方法。df.at[]和df.iat[]使用時必須輸入兩個參數，即行索引和列索引，其中：
df.at[]只能使用標籤索引，
df.iat[]只能使用整數索引。
df.at[]和df.iat[]選取的都是單個單元格（單行單列），所以返回值都爲基本數據類型。
4.1 df.at[]
- 選取b行的name列
>>> df.at['b','name']
'Mike'
4.2 df.iat[]
- 選取第2行第1列
>>> df.iat[1,0]
'Mike'
5 拓展與總結
1）選取某一整行（多個整行）或某一整列（多個整列）數據時，可以用df[]、df.loc[]、df.iloc[]，此時df[]的方法書寫要簡單一些。
2）進行區域選取時，如果只能用標籤索引，則使用df.loc[]或df.ix[]，如果只能用整數索引，則用df.iloc[]或df.ix[]。不過我看到有資料說，不建議使用df.ix[],因爲df.loc[]和df.iloc[]更精確（有嗎？我沒理解精確在哪，望告知）。
3）如果選取單元格，則df.at[]、df.iat[]、df.loc[]、df.iloc[]都可以，不過要注意參數。
4）選取數據時，返回值存在以下情況：
- 如果返回值包括單行多列或多行單列時，返回值爲Series對象；
- 如果返回值包括多行多列時，返回值爲DataFrame對象；
- 如果返回值僅爲一個單元格（單行單列）時，返回值爲基本數據類型，例如str，int等。
5）df[]的方式只能選取行和列數據，不能精確到單元格，所以df[]的返回值一定DataFrame或Series對象。
6）當使用DataFrame的默認索引（整數索引）時，整數索引即爲標籤索引。例如，使用上面的data實例化一個DataFrame對象：
>>> df2 = pd.DataFrame(data)
>>> df2.loc[1,'name']
'Mike'
>>> df2.iloc[1,0]
'Mike'