Pandas基礎入門（8）Pandas索引和選擇數據

學習彙總：點這裏

索引

Python和NumPy索引運算符"[]“和屬性運算符”."。 可以在廣泛的用例中快速輕鬆地訪問Pandas數據結構。然而，由於要訪問的數據類型不是預先知道的，所以直接使用標準運算符具有一些優化限制。

Pandas現在支持三種類型的多軸索引; 這三種類型在下表中提到：

編號	索引	描述
1	.loc()	基於標籤
2	.iloc()	基於整數
3	.ix()	基於標籤和整數

1.loc()

Pandas提供了各種方法來完成基於標籤的索引。 切片時，也包括起始邊界。整數是有效的標籤，但它們是指標籤而不是位置。.loc()具有多種訪問方式，如 ：

1. 單個標量標籤
2. 標籤列表
3. 切片對象
4. 一個布爾數組

loc需要兩個單/列表/範圍運算符，用","分隔。第一個表示行，第二個表示列。

>>>import pandas as pd
>>>import numpy as np
>>>df = pd.DataFrame(np.random.randn(8, 4),
>>>index = ['a','b','c','d','e','f','g','h'], columns = ['A', 'B', 'C', 'D'])
>>>df.loc[:,'A']
a    0.015860
b   -0.014135
c    0.446061
d    1.801269
e   -1.404779
f   -0.044016
g    0.996651
h    0.764672
Name: A, dtype: float64

>>>df.loc[:,['A','C']]
          A         C
a -0.529735 -1.067299
b -2.230089 -1.798575
c  0.685852  0.333387
d  1.061853  0.131853
e  0.990459  0.189966
f  0.057314 -0.370055
g  0.453960 -0.624419
h  0.666668 -0.433971

>>>df.loc[['a','b','f','h'],['A','C']]
          A         C
a -1.959731  0.720956
b  1.318976  0.199987
f -1.117735 -0.181116
h -0.147029  0.027369

>>>df = pd.DataFrame(np.random.randn(8, 4),
>>>index = ['a','b','c','d','e','f','g','h'], columns = ['A', 'B', 'C', 'D'])
>>>df.loc['a':'h']
          A         B         C         D
a  1.556186  1.765712  1.060657  0.810279
b  1.377965 -0.183283 -0.224379  0.963105
c -0.530016  0.167183 -0.066459  0.074198
d -1.515189 -1.453529 -1.559400  1.072148
e -0.487399  0.436143 -1.045622 -0.029507
f  0.552548  0.410745  0.570222 -0.628133
g  0.865293 -0.638388  0.388827 -0.469282
h -0.690596  1.765139 -0.492070 -0.176074

>>>df.loc['a']>0
A    False
B     True
C    False
D     True
Name: a, dtype: bool

2.iloc()

Pandas提供了各種方法，以獲得純整數索引。像python和numpy一樣，第一個位置是基於0的索引。
各種訪問方式如下 -

1. 整數
2. 整數列表
3. 系列值

>>>import pandas as pd
>>>import numpy as np
>>>df = pd.DataFrame(np.random.randn(8, 4),
>>>index = ['a','b','c','d','e','f','g','h'], columns = ['A', 'B', 'C', 'D'])
>>>df.iloc[[1, 3, 5], [1, 3]]
          B         D
1  0.081257  0.009109
3  1.037680 -1.467327
5  1.106721  0.320468

>>>df.iloc[1:3, :]
          A         B         C         D
1 -0.133711  0.081257 -0.031869  0.009109
2  0.895576 -0.513450 -0.048573  0.698965

>>>df.iloc[:,1:3]
          B         C
0  0.442735 -0.949859
1  0.081257 -0.031869
2 -0.513450 -0.048573
3  1.037680 -0.801157
4 -0.547456 -0.255016
5  1.106721  0.688142
6 -0.466452  0.219914
7  1.583112  0.982030

3.ix()

除了基於純標籤和整數之外，Pandas還提供了一種使用.ix()運算符進行選擇和子集化對象的混合方法。

>>>import pandas as pd
>>>import numpy as np
>>>df = pd.DataFrame(np.random.randn(8, 4), columns = ['A', 'B', 'C', 'D'])
>>>df.ix[:4]
          A         B         C         D
0 -1.449975 -0.002573  1.349962  0.539765
1 -1.249462 -0.800467  0.483950  0.187853
2  1.361273 -1.893519  0.307613 -0.119003
3 -0.103433 -1.058175 -0.587307 -0.114262
4 -0.612298  0.873136 -0.607457  1.047772

>>>df.ix[:,'A']
0 -1.449975
1 -1.249462
2  1.361273
3 -0.103433
4 -0.612298
5  0.341554
6 -0.075717
7 -0.606742
Name: A, dtype: float64

重建索引

重新索引會更改DataFrame的行標籤和列標籤。重新索引意味着符合數據以匹配特定軸上的一組給定的標籤。可以通過索引來實現多個操作 ：

1. 重新排序現有數據以匹配一組新的標籤。
2. 在沒有標籤數據的標籤位置插入缺失值(NA)標記。

>>>import pandas as pd
>>>import numpy as np
>>>iN=20
>>>idf = pd.DataFrame({
   'A': pd.date_range(start='2016-01-01',periods=N,freq='D'),
   'x': np.linspace(0,stop=N-1,num=N),
   'y': np.random.rand(N),
   'C': np.random.choice(['Low','Medium','High'],N).tolist(),
   'D': np.random.normal(100, 10, size=(N)).tolist()
})

#reindex the DataFrame
>>>idf_reindexed = df.reindex(index=[0,2,5], columns=['A', 'C', 'B'])
>>>idf_reindexed
            A    C     B
0  2016-01-01  Low   NaN
2  2016-01-03  High  NaN
5  2016-01-06  Low   NaN

1.重建索引與其他對象對齊

有時可能希望採取一個對象和重新索引，其軸被標記爲與另一個對象相同。

>>>import pandas as pd
>>>import numpy as np
>>>df1 = pd.DataFrame(np.random.randn(10,3),columns=['col1','col2','col3'])
>>>df2 = pd.DataFrame(np.random.randn(7,3),columns=['col1','col2','col3'])
>>>df1 = df1.reindex_like(df2)
>>>df1
          col1         col2         col3
0    -2.467652    -1.211687    -0.391761
1    -0.287396     0.522350     0.562512
2    -0.255409    -0.483250     1.866258
3    -1.150467    -0.646493    -0.222462
4     0.152768    -2.056643     1.877233
5    -1.155997     1.528719    -1.343719
6    -1.015606    -1.245936    -0.295275

注意 : 在這裏，df1數據幀(DataFrame)被更改並重新編號，如df2。 列名稱應該匹配，否則將爲整個列標籤添加NAN。

2.填充時重新加註

reindex()採用可選參數方法，它是一個填充方法，其值如下：

1. pad/ffill - 向前填充值
2. bfill/backfill - 向後填充值
3. nearest - 從最近的索引值填充

>>>import pandas as pd
>>>import numpy as np
>>>df1 = pd.DataFrame(np.random.randn(6,3),columns=['col1','col2','col3'])
>>>df2 = pd.DataFrame(np.random.randn(2,3),columns=['col1','col2','col3'])
>>>df2.reindex_like(df1)
         col1        col2       col3
0    1.311620   -0.707176   0.599863
1   -0.423455   -0.700265   1.133371
2         NaN         NaN        NaN
3         NaN         NaN        NaN
4         NaN         NaN        NaN
5         NaN         NaN        NaN

>>>df2.reindex_like(df1,method='ffill')
         col1        col2        col3
0    1.311620   -0.707176    0.599863
1   -0.423455   -0.700265    1.133371
2   -0.423455   -0.700265    1.133371
3   -0.423455   -0.700265    1.133371
4   -0.423455   -0.700265    1.133371
5   -0.423455   -0.700265    1.133371

3.重建索引時的填充限制

限制參數在重建索引時提供對填充的額外控制。限制指定連續匹配的最大計數。

>>>import pandas as pd
>>>import numpy as np
>>>df1 = pd.DataFrame(np.random.randn(6,3),columns=['col1','col2','col3'])
>>>df2 = pd.DataFrame(np.random.randn(2,3),columns=['col1','col2','col3'])
>>>df2.reindex_like(df1)
         col1        col2        col3
0    0.247784    2.128727    0.702576
1   -0.055713   -0.021732   -0.174577
2         NaN         NaN         NaN
3         NaN         NaN         NaN
4         NaN         NaN         NaN
5         NaN         NaN         NaN


>>>df2.reindex_like(df1,method='ffill',limit=1)
         col1        col2        col3
0    0.247784    2.128727    0.702576
1   -0.055713   -0.021732   -0.174577
2   -0.055713   -0.021732   -0.174577
3         NaN         NaN         NaN
4         NaN         NaN         NaN
5         NaN         NaN         NaN

4.重命名

rename()方法允許基於一些映射(字典或者系列)或任意函數來重新標記一個軸。

>>>import pandas as pd
>>>import numpy as np
>>>df1 = pd.DataFrame(np.random.randn(6,3),columns=['col1','col2','col3'])
>>>df1
         col1        col2        col3
0    0.486791    0.105759    1.540122
1   -0.990237    1.007885   -0.217896
2   -0.483855   -1.645027   -1.194113
3   -0.122316    0.566277   -0.366028
4   -0.231524   -0.721172   -0.112007
5    0.438810    0.000225    0.435479

>>>df1.rename(columns={'col1' : 'c1', 'col2' : 'c2'},index = {0 : 'apple', 1 : 'banana', 2 : 'durian'})
                c1          c2        col3
apple     0.486791    0.105759    1.540122
banana   -0.990237    1.007885   -0.217896
durian   -0.483855   -1.645027   -1.194113
3        -0.122316    0.566277   -0.366028
4        -0.231524   -0.721172   -0.112007
5         0.438810    0.000225    0.435479

選擇數據

使用符號

使用多軸索引從Pandas對象獲取值可使用以下符號 :

對象	索引	描述
Series	s.loc[indexer]	標量值
DataFrame	df.loc[row_index,col_index]	標量對象
Panel	p.loc[item_index,major_index, minor_index]	p.loc[item_index,major_index, minor_index]

注意 - .iloc()和.ix()應用相同的索引選項和返回值。

>>>import pandas as pd
>>>import numpy as np
>>>df = pd.DataFrame(np.random.randn(8, 4), columns = ['A', 'B', 'C', 'D'])
>>>df[['A','B']]
          A         B
0 -0.767339 -0.729411
1 -0.563540 -0.639142
2  0.873589 -2.166382
3  0.900330  0.253875
4 -0.520105  0.064438
5 -1.452176 -0.440864
6 -0.291556 -0.861924
7 -1.464235  0.313168

>>>df[2:2]
Empty DataFrame
Columns: [A, B, C, D]
Index: []

屬性訪問

可以使用屬性運算符.來選擇列。

>>>import pandas as pd
>>>import numpy as np
>>>df = pd.DataFrame(np.random.randn(8, 4), columns = ['A', 'B', 'C', 'D'])
>>>df.A
0    0.104820
1   -1.206600
2    0.469083
3   -0.821226
4   -1.238865
5    1.083185
6   -0.827833
7   -0.199558
Name: A, dtype: float64