python/pandas数据分析(十六)- 数据索引与选取

我们对 DataFrame 进行选择,大抵从这三个层次考虑:行列、区域、单元格。
其对应使用的方法如下:
一. 行,列 –> df[]
二. 区域 –> df.loc[], df.iloc[], df.ix[]
三. 单元格 –> df.at[], df.iat[]

  1. df[]:
    一维
    行维度:
    整数切片、标签切片、<布尔数组>
    列维度:
    标签索引、标签列表、Callable
df[:3]
df['a':'c']
df[[True,True,True,False,False,False]] # 前三行(布尔数组长度等于行数)
df[df['A']>0] # A列值大于0的行
df[(df['A']>0) | (df['B']>0)] # A列值大于0,或者B列大于0的行
df[(df['A']>0) & (df['C']>0)] # A列值大于0,并且C列大于0的行
  1. df.loc[]
    二维,先行后列
    行维度:
    标签索引、标签切片、标签列表、<布尔数组>、Callable
    列维度:
    标签索引、标签切片、标签列表、<布尔数组>、Callable
df.loc['a', :]
df.loc['a':'d', :]
df.loc[['a','b','c'], :]
df.loc[[True,True,True,False,False,False], :] # 前三行(布尔数组长度等于行数)
df.loc[df['A']>0, :]
df.loc[df.loc[:,'A']>0, :]
df.loc[df.iloc[:,0]>0, :]
df.loc[lambda _df: _df.A > 0, :]
df.loc[:, 'A']
df.loc[:, 'A':'C']
df.loc[:, ['A','B','C']]
df.loc[:, [True,True,True,False]] # 前三列(布尔数组长度等于行数)
df.loc[:, df.loc['a']>0]          # a行大于0的列
df.loc[:, df.iloc[0]>0]           # 0行大于0的列
df.loc[:, lambda _df: ['A', 'B']]

df.A.loc[lambda s: s > 0]
  1. df.iloc[]
    二维,先行后列
    行维度:
    整数索引、整数切片、整数列表、<布尔数组>
    列维度:
    整数索引、整数切片、整数列表、<布尔数组>、Callable
df.iloc[3, :]
df.iloc[:3, :]
df.iloc[[0,2,4], :]
df.iloc[[True,True,True,False,False,False], :] # 前三行(布尔数组长度等于行数)
df.iloc[df['A']>0, :]       #× 为什么不行呢?想不通!
df.iloc[df.loc[:,'A']>0, :] 
df.iloc[df.iloc[:,0]>0, :]  
df.iloc[lambda _df: [0, 1], :]


df.iloc[:, 1]
df.iloc[:, 0:3]
df.iloc[:, [0,1,2]]
df.iloc[:, [True,True,True,False]] # 前三列(布尔数组长度等于行数)
df.iloc[:, df.loc['a']>0] 
df.iloc[:, df.iloc[0]>0]  
df.iloc[:, lambda _df: [0, 1]]
  1. df.ix[]
    二维,先行后列
    行维度:
    整数索引、整数切片、整数列表、
    标签索引、标签切片、标签列表、
    <布尔数组>、
    Callable
    列维度:
    整数索引、整数切片、整数列表、
    标签索引、标签切片、标签列表、
    <布尔数组>、
    Callable
f.ix[0, :]
df.ix[0:3, :]
df.ix[[0,1,2], :]

df.ix['a', :]
df.ix['a':'d', :]
df.ix[['a','b','c'], :]

df.ix[:, 0]
df.ix[:, 0:3]
df.ix[:, [0,1,2]]

df.ix[:, 'A']
df.ix[:, 'A':'C']
df.ix[:, ['A','B','C']]
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