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pandas DataFrame索引行列的實(shí)現(xiàn)

 更新時(shí)間:2019年06月04日 10:46:54   作者:elephantnose  
這篇文章主要介紹了pandas DataFrame索引行列的實(shí)現(xiàn),文中通過(guò)示例代碼介紹的非常詳細(xì),對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值,需要的朋友們下面隨著小編來(lái)一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧
  • python版本: 3.6
  • pandas版本: 0.23.4

行索引

索引行有三種方法,分別是 loc iloc ix

import pandas as pd
import numpy as np

index = ["a", "b", "c", "d"]
data = np.random.randint(10, size=(4, 3))
df = pd.DataFrame(data, index=index)

"""
  0 1 2
a 9 7 1
b 0 0 7
c 2 6 5
d 8 2 5
"""

loc

loc通過(guò)行索引名字來(lái)確定行的

單行索引, 返回Series對(duì)象

df.loc["a"]
"""
0  9
1  7
2  1
Name: a, dtype: int64
"""

df.loc["b"]
"""
0  0
1  0
2  7
Name: b, dtype: int64
"""

多行索引, 返回DataFrame對(duì)象

df.loc[["a", "c"]]
"""
  0 1 2
a 9 7 1
c 2 6 5
"""

iloc

通過(guò)行索引序號(hào)來(lái)確定行的

單行索引, 返回Series對(duì)象

df.iloc[0]
"""
0  9
1  7
2  1
Name: a, dtype: int64
"""

df.iloc[1]
"""
0  0
1  0
2  7
Name: b, dtype: int64
"""

多行索引, 返回DataFrame對(duì)象

df.iloc[[0, 2]]
"""
  0 1 2
a 9 7 1
c 2 6 5
"""

ix(不建議使用)

通過(guò)行索引名字或序號(hào)來(lái)確定行的, 如果行索引 index 的類(lèi)型為整型時(shí), 使用 ix 方法索引時(shí)為按行索引名字進(jìn)行索引, 如行索引名不存在則會(huì)報(bào)錯(cuò)

index = [2, 3, 4, 5]
df = pd.DataFrame(data, index=index)

"""
  0 1 2
2 9 7 1
3 0 0 7
4 2 6 5
5 8 2 5
"""

df.ix[2]
"""
0  9
1  7
2  1
Name: 2, dtype: int64
"""
# 提示信息
"""
.ix is deprecated. Please use
.loc for label based indexing or
.iloc for positional indexing
"""

# 如果 index 為整數(shù), 則不能按行索引號(hào)進(jìn)行索引
df.ix[0]
"""
...
KeyError: 0
"""

列索引

索引行有兩種方法,分別是 . []

import pandas as pd
import numpy as np

columns = ["i", "ii", "iii"]
data = np.random.randint(10, size=(4, 3))
df = pd.DataFrame(data, columns=columns)

"""
  i ii iii 
0 4  5  9 
1 0  3  4 
2 7  9  1 
3 8  2  3 
"""

通過(guò) . 屬性直接獲取指定行, 返回Series對(duì)象

df.i
"""
0  4
1  0
2  7
3  8
Name: i, dtype: int64
"""

 []

單列索引, 返回DataFrame對(duì)象

df[["i"]]
"""
  i
0 4
1 0
2 7
3 8
"""

多列索引, 返回DataFrame對(duì)象

df[["i", "ii"]]
"""
  i ii
0 4  5
1 0  3
2 7  9
3 8  2
"""

同時(shí)索引行及列

通過(guò)指定索引名或切片方式進(jìn)行索引

index = ["a", "f", "c", "h"]
columns = ["i", "ii", "iii"]

df = pd.DataFrame(data, index=index, columns=columns)
"""
  i ii iii
a 4  5  9
f 0  3  4
c 7  9  1
h 8  2  3
"""

loc

通過(guò)指定行及列索引名進(jìn)行索引, 返回DataFrame對(duì)象

df.loc[["a", "f"], ["ii", "iii"]]
"""
  ii iii
a  5  9
f  3  4
"""

通過(guò)指定行及列索引名范圍進(jìn)行索引(包含邊值), 返回DataFrame對(duì)象

df.loc["a":"c", "ii":"iii"]
"""
  ii iii
a  5  9
f  3  4
c  9  1
"""

iloc

通過(guò)指定行及列索引號(hào)進(jìn)行索引, 返回DataFrame對(duì)象

df.iloc[[0, 1], [1, 2]]
"""
  ii iii
a  5  9
f  3  4
"""

通過(guò)指定行及列索引號(hào)范圍進(jìn)行切片索引(左閉右開(kāi)), 返回DataFrame對(duì)象

df.iloc[:3, 1:3]
"""
  ii iii
a  5  9
f  3  4
c  9  1
"""

ix(不建議使用)

通過(guò)指定行及列索引號(hào)范圍或名字范圍進(jìn)行切片, 返回DataFrame對(duì)象

df.ix["a":"c", "i":"iii"]
df.ix["a":"c", 1:3]
df.ix[:3, 1:3]

tips: 只有使用 iloc 或 ix 按索引號(hào)進(jìn)行切片索引時(shí)才為左閉右開(kāi), 其余全閉

以上就是本文的全部?jī)?nèi)容,希望對(duì)大家的學(xué)習(xí)有所幫助,也希望大家多多支持腳本之家。

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