pandas选择数据-【老鱼学pandas】

选择列

根据列名来选择某列的数据

import pandas as pd
import numpy as np
dates = pd.date_range("2017-01-08", periods=6)
data = pd.DataFrame(np.arange(24).reshape(6, 4), index=dates, columns=["A", "B", "C", "D"])
print("data:")
print(data)
# 选择A列数据
print("A列数据:")
print(data["A"])

输出结果:

data:
A B C D
2017-01-08 0 1 2 3
2017-01-09 4 5 6 7
2017-01-10 8 9 10 11
2017-01-11 12 13 14 15
2017-01-12 16 17 18 19
2017-01-13 20 21 22 23
A列数据:
2017-01-08 0
2017-01-09 4
2017-01-10 8
2017-01-11 12
2017-01-12 16
2017-01-13 20
Freq: D, Name: A, dtype: int32

也可以用点符号来进行:

print(data.A)

上面的功能跟data["A"]一样。

选择某几行数据

import pandas as pd
import numpy as np
dates = pd.date_range("2017-01-08", periods=6)
data = pd.DataFrame(np.arange(24).reshape(6, 4), index=dates, columns=["A", "B", "C", "D"])
print("data:")
print(data) print("选择0至3行的数据:")
print(data[0:3])

输出为:

data:
A B C D
2017-01-08 0 1 2 3
2017-01-09 4 5 6 7
2017-01-10 8 9 10 11
2017-01-11 12 13 14 15
2017-01-12 16 17 18 19
2017-01-13 20 21 22 23
选择0至3行的数据:
A B C D
2017-01-08 0 1 2 3
2017-01-09 4 5 6 7
2017-01-10 8 9 10 11

也可以根据索引号范围来选择某几行的数据。

比如,如下的例子中我们就选择出2017-01-10到2017-01-12的数据:

import pandas as pd
import numpy as np
dates = pd.date_range("2017-01-08", periods=6)
data = pd.DataFrame(np.arange(24).reshape(6, 4), index=dates, columns=["A", "B", "C", "D"])
print("data:")
print(data) print("按照索引选择数据:")
print(data["2017-01-10":"2017-01-12"])

输出为:

data:
A B C D
2017-01-08 0 1 2 3
2017-01-09 4 5 6 7
2017-01-10 8 9 10 11
2017-01-11 12 13 14 15
2017-01-12 16 17 18 19
2017-01-13 20 21 22 23
按照索引选择数据:
A B C D
2017-01-10 8 9 10 11
2017-01-11 12 13 14 15
2017-01-12 16 17 18 19

使用loc进行选择

使用loc选择某几行的数据:

import pandas as pd
import numpy as np
dates = pd.date_range("2017-01-08", periods=6)
data = pd.DataFrame(np.arange(24).reshape(6, 4), index=dates, columns=["A", "B", "C", "D"])
print("data:")
print(data) print("按照索引选择数据:")
print(data.loc["2017-01-10":"2017-01-12"])

输出:

data:
A B C D
2017-01-08 0 1 2 3
2017-01-09 4 5 6 7
2017-01-10 8 9 10 11
2017-01-11 12 13 14 15
2017-01-12 16 17 18 19
2017-01-13 20 21 22 23
按照索引选择数据:
A B C D
2017-01-10 8 9 10 11
2017-01-11 12 13 14 15
2017-01-12 16 17 18 19

也可以按照列进行选择数据,比如,我们想要选择其中B和C列的数据:

import pandas as pd
import numpy as np
dates = pd.date_range("2017-01-08", periods=6)
data = pd.DataFrame(np.arange(24).reshape(6, 4), index=dates, columns=["A", "B", "C", "D"])
print("data:")
print(data) print("选择某两列的数据:")
print(data.loc[:, ["B", "C"]])

输出为:

data:
A B C D
2017-01-08 0 1 2 3
2017-01-09 4 5 6 7
2017-01-10 8 9 10 11
2017-01-11 12 13 14 15
2017-01-12 16 17 18 19
2017-01-13 20 21 22 23
选择某两列的数据:
B C
2017-01-08 1 2
2017-01-09 5 6
2017-01-10 9 10
2017-01-11 13 14
2017-01-12 17 18
2017-01-13 21 22

如果只想选择某几行中某几列的数据,可以对上面的例子进行一下稍微的修改就能实现:

import pandas as pd
import numpy as np
dates = pd.date_range("2017-01-08", periods=6)
data = pd.DataFrame(np.arange(24).reshape(6, 4), index=dates, columns=["A", "B", "C", "D"])
print("data:")
print(data) print("选择某几行某几列的数据:")
print(data.loc["2017-01-09":"2017-01-12", ["B", "C"]])

输出为:

data:
A B C D
2017-01-08 0 1 2 3
2017-01-09 4 5 6 7
2017-01-10 8 9 10 11
2017-01-11 12 13 14 15
2017-01-12 16 17 18 19
2017-01-13 20 21 22 23
选择某几行某几列的数据:
B C
2017-01-09 5 6
2017-01-10 9 10
2017-01-11 13 14
2017-01-12 17 18

根据位置索引选择数据

位置索引的方法为iloc,例如,选择第3行第2列的数据:

import pandas as pd
import numpy as np
dates = pd.date_range("2017-01-08", periods=6)
data = pd.DataFrame(np.arange(24).reshape(6, 4), index=dates, columns=["A", "B", "C", "D"])
print("data:")
print(data) print("选择第3行第2列的数据:")
print(data.iloc[3, 1])

输出:

data:
A B C D
2017-01-08 0 1 2 3
2017-01-09 4 5 6 7
2017-01-10 8 9 10 11
2017-01-11 12 13 14 15
2017-01-12 16 17 18 19
2017-01-13 20 21 22 23
选择第3行第2位的数据:
13

当然,我们也可以在iloc中使用切片,比如,我想选择出从第3行之后的第2列数据:

import pandas as pd
import numpy as np
dates = pd.date_range("2017-01-08", periods=6)
data = pd.DataFrame(np.arange(24).reshape(6, 4), index=dates, columns=["A", "B", "C", "D"])
print("data:")
print(data) print("选择第3行之后第2列的数据:")
print(data.iloc[3:, 1])

输出为:

data:
A B C D
2017-01-08 0 1 2 3
2017-01-09 4 5 6 7
2017-01-10 8 9 10 11
2017-01-11 12 13 14 15
2017-01-12 16 17 18 19
2017-01-13 20 21 22 23
选择第3行之后第2列的数据:
2017-01-11 13
2017-01-12 17
2017-01-13 21
Freq: D, Name: B, dtype: int32

我们也可以单独地选择某几行的数据,例如:

import pandas as pd
import numpy as np
dates = pd.date_range("2017-01-08", periods=6)
data = pd.DataFrame(np.arange(24).reshape(6, 4), index=dates, columns=["A", "B", "C", "D"])
print("data:")
print(data) print("选择第1,3,5行第1到第3列的数据:")
print(data.iloc[[1, 3, 5], 1:3])
data:
A B C D
2017-01-08 0 1 2 3
2017-01-09 4 5 6 7
2017-01-10 8 9 10 11
2017-01-11 12 13 14 15
2017-01-12 16 17 18 19
2017-01-13 20 21 22 23
选择第3行之后第2列的数据:
B C
2017-01-09 5 6
2017-01-11 13 14
2017-01-13 21 22

标签和位置混合筛选

比如行用数字来筛选,而列用标签来进行筛选,例如:

import pandas as pd
import numpy as np
dates = pd.date_range("2017-01-08", periods=6)
data = pd.DataFrame(np.arange(24).reshape(6, 4), index=dates, columns=["A", "B", "C", "D"])
print("data:")
print(data) print("选择第1,3,5行第1到第3列的数据:")
print(data.ix[[1, 3, 5], ["A", "C"]])

输出为:

data:
A B C D
2017-01-08 0 1 2 3
2017-01-09 4 5 6 7
2017-01-10 8 9 10 11
2017-01-11 12 13 14 15
2017-01-12 16 17 18 19
2017-01-13 20 21 22 23
选择第1,3,5行第1到第3列的数据:
A C
2017-01-09 4 6
2017-01-11 12 14
2017-01-13 20 22

根据某列中的数值进行筛选

类似于SQL中where column < xxx这种类型的选择。

例如,选择出A列小于8的数据:

import pandas as pd
import numpy as np
dates = pd.date_range("2017-01-08", periods=6)
data = pd.DataFrame(np.arange(24).reshape(6, 4), index=dates, columns=["A", "B", "C", "D"])
print("data:")
print(data) print("根据某列中的数值进行筛选:")
print(data[data.A < 8])

输出为:

data:
A B C D
2017-01-08 0 1 2 3
2017-01-09 4 5 6 7
2017-01-10 8 9 10 11
2017-01-11 12 13 14 15
2017-01-12 16 17 18 19
2017-01-13 20 21 22 23
选择根据某列中的数值进行筛选:
A B C D
2017-01-08 0 1 2 3
2017-01-09 4 5 6 7

如果想要进行联合索引,比如where A<8 and B < 5,则:

import pandas as pd
import numpy as np
dates = pd.date_range("2017-01-08", periods=6)
data = pd.DataFrame(np.arange(24).reshape(6, 4), index=dates, columns=["A", "B", "C", "D"])
print("data:")
print(data) print("根据某列中的数值进行筛选:")
data = data[data.A < 8]
print(data[data.B < 5])

输出为:

data:
A B C D
2017-01-08 0 1 2 3
2017-01-09 4 5 6 7
2017-01-10 8 9 10 11
2017-01-11 12 13 14 15
2017-01-12 16 17 18 19
2017-01-13 20 21 22 23
根据某列中的数值进行筛选:
A B C D
2017-01-08 0 1 2 3
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