3.3 数据取值与选择
第2章回顾:
- NumPy中取值操作: arr[2,1]
- 切片操作: arr[:,1:5]
- 掩码操作: arr[arr>0]
- 花哨的索引操作: arr[0,[1,5]]
- 组合操作: arr[:,[1:5]]
3.3.1 Series数据选择方法
Series对象和一维的NumPy数组和标准的Python字典在许多方面都一样.
将Series看作字典
import pandas as pd
data = pd.Series([0.25,0.5,0.75,1],
index=['a','b','c','d'])
data
a 0.25
b 0.50
c 0.75
d 1.00
dtype: float64
data['b']
0.5
还可以用Python字典的表达式和方法来检测键/索引的值:
'a' in data
True
data.keys()
Index(['a', 'b', 'c', 'd'], dtype='object')
list(data.items())
[('a', 0.25), ('b', 0.5), ('c', 0.75), ('d', 1.0)]
Series还可以通过字典语法调整数据. 就像可以通过新加键扩展字典一样, Series中可以通过增加新的索引值扩展Series.
data['e'] = 1.25
data
a 0.25
b 0.50
c 0.75
d 1.00
e 1.25
dtype: float64
data['a'] = 100
data
a 100.00
b 0.50
c 0.75
d 1.00
e 1.25
dtype: float64
将Series看作是一个数组
- 包括索引,掩码,花俏索引等操作
将显示索引作为切片
data['a':'c']
a 100.00
b 0.50
c 0.75
dtype: float64
将隐式索引作为切片
data[0:2]
a 100.0
b 0.5
dtype: float64
当使用显示索引做切片时, 结果包含最后一个索引, 当使用隐式索引切片时,结果不包含最后一个索引.
掩码
# data[data > 0.3 & data < 0.8] 此语句报错
data[(data > 0.3) & (data < 0.8)]
b 0.50
c 0.75
dtype: float64
花哨的索引
data[['a','c']]
# data[('a','c')]报错
a 100.00
c 0.75
dtype: float64
索引器: loc, iloc和ix
- 如果Series是显示整数索引, 那么data[1]这样的取值操作会使用显示索引, 而data[1;3]这样的操作会用隐式索引.
- 由于整数索引会造成混乱, 索引Pandas提供了一个索引器(indexer).
- 它们不是Series对象的函数方法, 而是暴露切片接口的属性.
loc属性, 表示取值和切片都是显式的
import numpy as np
import pandas as pd
data = pd.Series(['a','b','c'], index=[1,2,5])
data.loc[1]
'a'
data.loc[1:3]
1 a
2 b
dtype: object
iloc属性,表示取值和切片都是Python的隐式索引
data.iloc[1]
'b'
data.iloc[1:3]
2 b
5 c
dtype: object
ix属性, 前两种索引的混合使用. 主要用于DataFrame中. Python中代码设计原则:显式由于隐式.
3.3.2 DataFrame数据选择方法
- DtaFrame像二维或者结构化数组
- 又像一个共享索引的若干Series对象构成的字典
将DataFrame看作字典
area = pd.Series({'a':123,'b':456,'c':236,'d':333})
pop = pd.Series({'a':222,'b':4226,'c':2236,'d':3233})
data = pd.DataFrame({'area':area,'pop':pop})
data
data['area']
a 123
b 456
c 236
d 333
Name: area, dtype: int64
data.area # 避免使用此方法, 可能和方法重名
a 123
b 456
c 236
d 333
Name: area, dtype: int64
增加一列
data['den'] = data['area'] / data['pop']
data
将DataFrame看作二维数组
- 将DataFrame看成一个增强版的二维数组, 用values属性按行查看数组数据
data.values # 下面这啥格式?
array([[1.23000000e+02, 2.22000000e+02, 5.54054054e-01],
[4.56000000e+02, 4.22600000e+03, 1.07903455e-01],
[2.36000000e+02, 2.23600000e+03, 1.05545617e-01],
[3.33000000e+02, 3.23300000e+03, 1.03000309e-01]])
行列转置 (大写T)
data.T
data.values[0] # 获取某行数据
array([123. , 222. , 0.55405405])
data['area'] # 获取某列数据
a 123
b 456
c 236
d 333
Name: area, dtype: int64
data.iloc[:3,:2] # 隐式索引,前3行前2列
data.loc[:'b',:'pop']
混合索引
data.ix[:3,:'pop']
D:\Anaconda3\lib\site-packages\ipykernel_launcher.py:1: DeprecationWarning:
.ix is deprecated. Please use
.loc for label based indexing or
.iloc for positional indexing
See the documentation here:
http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#ix-indexer-is-deprecated
"""Entry point for launching an IPython kernel.
data.iloc[0,2] = 1000 # 修改值
data
其他取值方法
data['b':'c']
data[1:3]
data[data.den>100]