python数据分析之pandas数据选取：df[] df.loc[] df.iloc[] df.ix[] df.at[] df.iat[]

1 引言

　　Pandas是做为Python数据分析著名的工具包，提供了多种数据选取的方法，方便实用。本文主要介绍Pandas的几种数据选取的方法。

　　Pandas中，数据主要保存为Dataframe和Series是数据结构，这两种数据结构数据选取的方式基本一致，本文主要以Dataframe为例进行介绍。

　　在Dataframe中选取数据大抵包括3中状况：

　　1）行（列）选取（单维度选取）：df[]。这种状况一次只能选取行或者列，即一次选取中，只能为行或者列设置筛选条件（只能为一个维度设置筛选条件）。

　　2）区域选取（多维选取）：df.loc[]，df.iloc[]，df.ix[]。这种方式能够同时为多个维度设置筛选条件。

　　3）单元格选取（点选取）：df.at[]，df.iat[]。准肯定位一个单元格。

　　接下来，咱们如下面的数据为例，分别经过实例介绍这三种状况。

 

>>> import pandas as pd >>> import numpy as np >>> data = {'name': ['Joe', 'Mike', 'Jack', 'Rose', 'David', 'Marry', 'Wansi', 'Sidy', 'Jason', 'Even'], 'age': [25, 32, 18, np.nan, 15, 20, 41, np.nan, 37, 32], 'gender': [1, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 0], 'isMarried': ['yes', 'yes', 'no', 'yes', 'no', 'no', 'no', 'yes', 'no', 'no']} >>> labels = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'i', 'j'] >>> df = pd.DataFrame(data, index=labels) >>> df name age gender isMarried a Joe 25.0 1 yes b Mike 32.0 0 yes c Jack 18.0 1 no d Rose NaN 1 yes e David 15.0 0 no f Marry 20.0 1 no g Wansi 41.0 0 no h Sidy NaN 0 yes i Jason 37.0 1 no j Even 32.0 0 no

2 行（列）选取：df[]

　　行（列）选取是在单一维度上进行数据的选取，即以行为单位进行选取或者以列为单位进行选取。Dataframe对象的行有索引（index），默认状况下是[0,1,2，……]的整数序列，也能够自定义添加另外的索引，例如上面的labels，（为区分默认索引和自定义的索引，在本文中将默认索引称为整数索引，自定义索引称为标签索引）。Dataframe对象的每一列都有列名，能够经过列名实现对列的选取。

　　1）选取行

选取行的方式包括三种：整数索引切片、标签索引切片和布尔数组。

　　a）整数索引切片：前闭后开

• 选取第一行：

>>> df[0:1] name age gender isMarried a Joe 25.0 1 yes

• 选取前两行：

>>> df[0:2] name age gender isMarried a Joe 25.0 1 yes b Mike 32.0 0 yes

　　b）标签索引切片：前闭后闭

• 选取第一行：

>>> df[:'a'] name age gender isMarried a Joe 25.0 1 yes

• 选取前两行：

>>> df['a':'b'] name age gender isMarried a Joe 25.0 1 yes b Mike 32.0 0 yes

　　注意：整数索引切片是前闭后开，标签索引切片是前闭后闭，这点尤为要注意。

　　c）布尔数组

• 选取前三行

>>> df[[True,True,True,False,False,False,False,False,False,False]] name age gender isMarried a Joe 25.0 1 yes b Mike 32.0 0 yes c Jack 18.0 1 no

• 选取全部age大于30的行

>>> df[[each>30 for each in df['age']]] name age gender isMarried b Mike 32.0 0 yes g Wansi 41.0 0 no i Jason 37.0 1 no j Even 32.0 0 no

　　经过布尔数组的方式，又能够衍生出下面的选取方式：

• 选取全部age大于30的行

>>> df[df['age']>30] name age gender isMarried b Mike 32.0 0 yes g Wansi 41.0 0 no i Jason 37.0 1 no j Even 32.0 0 no

• 选取出全部age大于30，且isMarried为no的行

>>> df[(df['age']>30) & (df['isMarried']=='no')] name age gender isMarried g Wansi 41.0 0 no i Jason 37.0 1 no j Even 32.0 0 no

• 选取出全部age为20或32的行

>>> df[(df['age']==20) | (df['age']==32)] name age gender isMarried b Mike 32.0 0 yes f Marry 20.0 1 no j Even 32.0 0 no

　　注意：像上面这种经过多个布尔条件判断的状况，多个条件最好（必定）用括号括起来，不然很是容易出错。

　　2）列选取

　　列选取方式也有三种：标签索引、标签列表、Callable对象

　　a）标签索引：选取单个列

• 选取name列全部数据

>>> df['name'] a Joe b Mike c Jack d Rose e David f Marry g Wansi h Sidy i Jason j Even Name: name, dtype: object

　　b）标签列表：选取多个列

• 选取name和age两列数据

>>> df[['name','age']] name age a Joe 25.0 b Mike 32.0 c Jack 18.0 d Rose NaN e David 15.0 f Marry 20.0 g Wansi 41.0 h Sidy NaN i Jason 37.0 j Even 32.0

　　c）callable对象

• 选取第一列

>>> df[lambda df: df.columns[0]] a Joe b Mike c Jack d Rose e David f Marry g Wansi h Sidy i Jason j Even Name: name, dtype: object

3 区域选取

　　区域选取能够从多个维度（行和列）对数据进行筛选，能够经过df.loc[]，df.iloc[]，df.ix[]三种方法实现。采用df.loc[]，df.iloc[]，df.ix[]这三种方法进行数据选取时，方括号内必须有两个参数，第一个参数是对行的筛选条件，第二个参数是对列的筛选条件，两个参数用逗号隔开。df.loc[]，df.iloc[]，df.ix[]的区别以下：

　　df.loc[]只能使用标签索引，不能使用整数索引，经过便签索引切边进行筛选时，前闭后闭。

　　df.iloc[]只能使用整数索引，不能使用标签索引，经过整数索引切边进行筛选时，前闭后开。；

　　df.ix[]既可使用标签索引，也可使用整数索引。

　　下面分别经过实例演示这三种方法。

3.1 df.loc[]

　　1）对行进行选取

• 选取索引为‘a’的行：

>>> df.loc['a', :] name Joe age 25 gender 1 isMarried yes Name: a, dtype: object

• 选取索引为‘a’或‘b’或‘c’的行

>>> df.loc[['a','b','c'], :] name age gender isMarried a Joe 25.0 1 yes b Mike 32.0 0 yes c Jack 18.0 1 no

• 选取从‘a’到‘d’的全部行（包括‘d’行）

>>> df.loc['a':'d', :] name age gender isMarried a Joe 25.0 1 yes b Mike 32.0 0 yes c Jack 18.0 1 no d Rose NaN 1 yes

• 用布尔数组选取前3行

>>> df.loc[[True,True,True,False,False,False], :] name age gender isMarried a Joe 25.0 1 yes b Mike 32.0 0 yes c Jack 18.0 1 no

• 选取全部age大于30的行

>>> df.loc[df['age']>30,:] name age gender isMarried b Mike 32.0 0 yes g Wansi 41.0 0 no i Jason 37.0 1 no j Even 32.0 0 no

　　也可使用下面两方法：

>>> df.loc[df.loc[:,'age']>30, :] name age gender isMarried b Mike 32.0 0 yes g Wansi 41.0 0 no i Jason 37.0 1 no j Even 32.0 0 no >>> df.loc[df.iloc[:,1]>30, :] name age gender isMarried b Mike 32.0 0 yes g Wansi 41.0 0 no i Jason 37.0 1 no j Even 32.0 0 no

• 用callable对象选取age大于30的全部行

>>> df.loc[lambda df:df['age'] > 30, :] name age gender isMarried b Mike 32.0 0 yes g Wansi 41.0 0 no i Jason 37.0 1 no j Even 32.0 0 no

　　2）对列选取

• 输出全部人的姓名（选取name列）

>>> df.loc[:, 'name'] a Joe b Mike c Jack d Rose e David f Marry g Wansi h Sidy i Jason j Even Name: name, dtype: object

• 输出全部人的姓名和年龄（选取name和age列）

>>> df.loc[:, 'name':'age'] name age a Joe 25.0 b Mike 32.0 c Jack 18.0 d Rose NaN e David 15.0 f Marry 20.0 g Wansi 41.0 h Sidy NaN i Jason 37.0 j Even 32.0

• 输出全部人的姓名、年龄、婚否（选取name、age、isMarried列）

>>> df.loc[:, ['name','age','isMarried']] name age isMarried a Joe 25.0 yes b Mike 32.0 yes c Jack 18.0 no d Rose NaN yes e David 15.0 no f Marry 20.0 no g Wansi 41.0 no h Sidy NaN yes i Jason 37.0 no j Even 32.0 no

• 用布尔数组的方式选取前3列

>>> df.loc[:, [True,True,True,False]] name age gender a Joe 25.0 1 b Mike 32.0 0 c Jack 18.0 1 d Rose NaN 1 e David 15.0 0 f Marry 20.0 1 g Wansi 41.0 0 h Sidy NaN 0 i Jason 37.0 1 j Even 32.0 0

　　3）同时对行和列进行筛选

• 输出年龄大于30的人的姓名和年龄

>>> df.loc[df['age']>30,['name','age']] name age b Mike 32.0 g Wansi 41.0 i Jason 37.0 j Even 32.0

• 输出行名为‘Mike’或‘Marry’的姓名和年龄

>>> df.loc[(df['name']=='Mike') |(df['name']=='Marry'),['name','age']] name age b Mike 32.0 f Marry 20.0

3.2 df.iloc[]

　　1）行选取

• 选取第2行

>>> df.iloc[1, :] name Mike age 32 gender 0 isMarried yes Name: b, dtype: object

• 选取前3行

>>> df.iloc[:3, :] name age gender isMarried a Joe 25.0 1 yes b Mike 32.0 0 yes c Jack 18.0 1 no

• 选取第2行、第4行、第6行

>>> df.iloc[[1,3,5],:] name age gender isMarried b Mike 32.0 0 yes d Rose NaN 1 yes f Marry 20.0 1 no

• 经过布尔数组选取前3行

>>> df.iloc[[True,True,True,False,False,False], :] name age gender isMarried a Joe 25.0 1 yes b Mike 32.0 0 yes c Jack 18.0 1 no

　　2）列选取

• 选取第2列

>>> df.iloc[:, 1] a 25.0 b 32.0 c 18.0 d NaN e 15.0 f 20.0 g 41.0 h NaN i 37.0 j 32.0 Name: age, dtype: float64

• 选取前3列

>>> df.iloc[:, 0:3] name age gender a Joe 25.0 1 b Mike 32.0 0 c Jack 18.0 1 d Rose NaN 1 e David 15.0 0 f Marry 20.0 1 g Wansi 41.0 0 h Sidy NaN 0 i Jason 37.0 1 j Even 32.0 0 l 选取第1列、第3列、第4列

• 选取第1列、第3列和第4列

>>> df.iloc[:, [0,2,3]] name gender isMarried a Joe 1 yes b Mike 0 yes c Jack 1 no d Rose 1 yes e David 0 no f Marry 1 no g Wansi 0 no h Sidy 0 yes i Jason 1 no j Even 0 no

• 经过布尔数组选取前3列

>>> df.iloc[:,[True,True,True,False]] name age gender a Joe 25.0 1 b Mike 32.0 0 c Jack 18.0 1 d Rose NaN 1 e David 15.0 0 f Marry 20.0 1 g Wansi 41.0 0 h Sidy NaN 0 i Jason 37.0 1 j Even 32.0 0

　　3）同时选取行和列

• 选取第2行的第1列、第3列、第4列

>>> df.iloc[1, [0,2,3]] name Mike gender 0 isMarried yes Name: b, dtype: object

• 选取前3行的前3列

>>> df.iloc[:3, :3] name age gender a Joe 25.0 1 b Mike 32.0 0 c Jack 18.0 1

3.3 df.ix[]

　　df.ix[]既能够经过整数索引进行数据选取，也能够经过标签索引进行数据选取，换句话说，df.ix[]是df.loc[]和df.iloc[]的功能集合，且在同义词选取中，能够同时使用整数索引和标签索引。

• 选取第3行的name数据

>>> df.ix[2,'name'] 'Jack'

• 选取a行、c行的第1列，第2列和第4列数据

>>> df.ix[['a','c'], [0,1,3]] name age isMarried a Joe 25.0 yes c Jack 18.0 no

• 选取全部未婚者的姓名和年龄

>>> df.ix[df['isMarried']=='no',['name','age']] name age c Jack 18.0 e David 15.0 f Marry 20.0 g Wansi 41.0 i Jason 37.0 j Even 32.0

4 单元格选取

　　单元格选取包括df.at[]和df.iat[]两种方法。df.at[]和df.iat[]使用时必须输入两个参数，即行索引和列索引，其中df.at[]只能使用标签索引，df.iat[]只能使用整数索引。df.at[]和df.iat[]选取的都是单个单元格（单行单列），因此返回值都为基本数据类型。

4.1 df.at[]

• 选取b行的name列

>>> df.at['b','name'] 'Mike'

4.2 df.iat[]

• 选取第2行第1列

>>> df.iat[1,0] 'Mike'

5 拓展与总结

　　1）选取某一整行（多个整行）或某一整列（多个整列）数据时，能够用df[]、df.loc[]、df.iloc[]，此时df[]的方法书写要简单一些。

　　2）进行区域选取时，若是只能用标签索引，则使用df.loc[]或df.ix[]，若是只能用整数索引，则用df.iloc[]或df.ix[]。不过我看到有资料说，不建议使用df.ix[],由于df.loc[]和df.iloc[]更精确（有吗？我没理解精确在哪，望告知）。

　　3）若是选取单元格，则df.at[]、df.iat[]、df.loc[]、df.iloc[]均可以，不过要注意参数。　　

　　4）选取数据时，返回值存在如下状况：

• 若是返回值包括单行多列或多行单列时，返回值为Series对象；
• 若是返回值包括多行多列时，返回值为DataFrame对象；
• 若是返回值仅为一个单元格（单行单列）时，返回值为基本数据类型，例如str，int等。

　　5）df[]的方式只能选取行和列数据，不能精确到单元格，因此df[]的返回值必定DataFrame或Series对象。

　　6）当使用DataFrame的默认索引（整数索引）时，整数索引即为标签索引。例如，使用上面的data实例化一个DataFrame对象：

>>> df2 = pd.DataFrame(data) >>> df2.loc[1,'name'] 'Mike' >>> df2.iloc[1,0] 'Mike'