Pandas通过index选择并获取行和列

Python
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2023-08-15
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  • 获取pandas.DataFrame的列
  • 列名称：将单个列作为pandas.Series获得
  • 列名称的列表：将单个或多个列作为pandas.DataFrame获得
  • 获取pandas.DataFrame的行
  • 行名・行号的切片：将单行或多行作为pandas.DataFrame获得
  • 获取pandas.Series的值
  • 标签名称：获取每种类型的单个元素的值
  • 标签名称/数字切片：将单个元素或多个元素的值作为pandas.Series获得
  • 获取pandas.DataFrame元素的值
  • 行名/列名是整数值时的注意事项

通过指定pandas.DataFrame和pandas.Series的index（下标），可以选择和获取行/列或元素的值。根据[]中指定的值的类型，可以获取的数据会有所不同。

将描述以下内容。

获取pandas.DataFrame的列

  • 列名称：将单个列作为pandas.Series获得
  • 列名称的列表：将单个或多个列作为pandas.DataFrame获得

获取pandas.DataFrame的行

  • 行名・行号的切片：将单行或多行作为pandas.DataFrame获得

获取pandas.Series的值

  • 标签名称：获取每种类型的单个元素的值
  • 标签名称/编号列表：将单个或多个元素的值作为pandas.Series获得
  • 标签名称/数字切片：将单个元素或多个元素的值作为pandas.Series获得

获取pandas.DataFrame元素的值

行名/列名是整数值时的注意事项

在pandas.DataFrame的情况下，如果您不习惯该规范，则会感到困惑，例如，获取列作为列表，获取行作为切片。通过使用at，iat，loc和iloc，可以更清楚地选择范围。您还可以使用pandas.DataFrame，切片列提取元素值，并按行名/行号或列表选择行。

请参阅以下文章。

Pandas获取和修改任意位置的值（at,iat,loc,iloc）

在此示例代码中，read_csv读取并使用以下csv数据。

import pandas as pd

df = pd.read_csv('./data//sample_pandas_normal.csv', index_col=0)
print(df)
#          age state  point
# name
# Alice        NY     64
# Bob          CA     92
# Charlie      CA     70
# Dave          TX     70
# Ellen        CA     88
# Frank        NY     57

还可以使用set_index（）将现有的DataFrame列指定为索引。

Pandas.DataFrame,重置列的行名(set_index）

获取pandas.DataFrame的列

列名称：将单个列作为pandas.Series获得

如果仅在[]中指定列名（列标签），则将提取所选列并将其作为pandas.Series获取。

print(df['age'])
print(type(df['age']))
# name
# Alice      
# Bob        
# Charlie    
# Dave      
# Ellen      
# Frank      
# Name: age, dtype: int
# <class 'pandas.core.series.Series'>

print(df.age)
print(type(df.age))
# name
# Alice      
# Bob        
# Charlie    
# Dave      
# Ellen      
# Frank      
# Name: age, dtype: int
# <class 'pandas.core.series.Series'>

列名称的列表：将单个或多个列作为pandas.DataFrame获得

如果指定列名列表，则将提取选定的多个列并将其检索为pandas.DataFrame。

print(df[['age', 'point']])
print(type(df[['age', 'point']]))
#          age  point
# name               
# Alice     64
# Bob     92
# Charlie     70
# Dave     70
# Ellen     88
# Frank     57
# <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>

即使在具有一个元素的列表的情况下，它也成为pandas.DataFrame的一列。不是pandas.Series。

print(df[['age']])
print(type(df[['age']]))
#          age
# name        
# Alice
# Bob
# Charlie
# Dave
# Ellen
# Frank
# <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>

如果是切片，它将是一个空的pandas.DataFrame。因为切片被视为行规范（请参见下文）。

print(df['age':'point'])
# Empty DataFrame
# Columns: [age, state, point]
# Index: []

也可以使用loc进行列切片。另外，如果使用iloc，则可以按列号而不是列名（列标签）指定。有关详细信息，请参见以下文章。

Pandas获取和修改任意位置的值（at,iat,loc,iloc

print(df.loc[:, 'age':'point'])
print(type(df.loc[:, 'age':'point']))
#          age state  point
# name                     
# Alice        NY     64
# Bob          CA     92
# Charlie      CA     70
# Dave          TX     70
# Ellen        CA     88
# Frank        NY     57
# <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>

print(df.iloc[:, [, 2]])
print(type(df.iloc[:, [, 2]]))
#          age  point
# name               
# Alice         64
# Bob           92
# Charlie       70
# Dave           70
# Ellen         88
# Frank         57
# <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>

获取pandas.DataFrame的行

行名・行号的切片：将单行或多行作为pandas.DataFrame获得

如果在[]中指定切片，则可以提取并获取相应范围内的多行作为pandas.DataFrame。

print(df[:4])
print(type(df[:4]))
#          age state  point
# name                     
# Bob    CA     92
# Charlie    CA     70
# Dave    TX     70
# <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>

可以指定一个负值或指定一个步骤，例如start：stop：step。您可以提取并获得奇数或偶数行。

print(df[:-])
print(type(df[:-3]))
#          age state  point
# name                     
# Alice        NY     64
# Bob          CA     92
# Charlie      CA     70
# <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>

print(df[::])
print(type(df[::]))
#          age state  point
# name                     
# Alice        NY     64
# Charlie      CA     70
# Ellen        CA     88
# <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>

print(df[::2])
print(type(df[::2]))
#        age state  point
# name                   
# Bob        CA     92
# Dave        TX     70
# Frank      NY     57
# <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>

如果它不是切片，则它是无用的；如果直接指定行号，则会发生错误。

# print(df[])
# KeyError:

即使只选择了一行，您也可以获得pandas.DataFrame。它不会成为pandas.Series。

print(df[:2])
print(type(df[:2]))
#       age state  point
# name                  
# Bob        CA     92
# <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>

print(df['Bob':'Ellen'])
print(type(df['Bob':'Ellen']))
#          age state  point
# name                     
# Bob          CA     92
# Charlie      CA     70
# Dave          TX     70
# Ellen        CA     88
# <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>

如果使用loc或iloc，则可以为一行单独指定行名和行号，并将其获取为pandas.Series，也可以在列表中选择多行。

print(df.loc['Bob'])
print(type(df.loc['Bob']))
# age      
# state    CA
# point    
# Name: Bob, dtype: object
# <class 'pandas.core.series.Series'>

print(df.loc[['Bob', 'Ellen']])
print(type(df.loc[['Bob', 'Ellen']]))
#        age state  point
# name                   
# Bob        CA     92
# Ellen      CA     88
# <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>

print(df.iloc[[, 4]])
print(type(df.iloc[[, 4]]))
#        age state  point
# name                   
# Bob        CA     92
# Ellen      CA     88
# <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>

获取pandas.Series的值

以以下pandas.Series为例。

s = df['age']
print(s)
# name
# Alice
# Bob
# Charlie
# Dave
# Ellen
# Frank
# Name: age, dtype: int

标签名称：获取每种类型的单个元素的值

如果标签名称/编号是独立指定的，则可以按原样获得该值。如果是数字，则可以从末尾开始使用负值指定位置。 -1是结尾（最后一个）。

也可以在后面指定标签名称，就像pandas.DataFrame的列名称规范一样。但是，请注意，如果列名与现有方法名或属性名重叠，则将优先使用。

print(s[])
print(type(s[]))
#
# <class 'numpy.int'>

print(s['Dave'])
print(type(s['Dave']))
#
# <class 'numpy.int'>

print(s[-])
print(type(s[-]))
#
# <class 'numpy.int'>

print(s.Dave)
print(type(s.Dave))
#
# <class 'numpy.int'>

标签名称/编号列表：将单个或多个元素的值作为pandas.Series获得

在列表的情况下，可以将多个选定的值作为pandas.Series获得。

print(s[[, 3]])
print(type(s[[, 3]]))
# name
# Bob    
# Dave    
# Name: age, dtype: int
# <class 'pandas.core.series.Series'>

print(s[['Bob', 'Dave']])
print(type(s[['Bob', 'Dave']]))
# name
# Bob    
# Dave    
# Name: age, dtype: int
# <class 'pandas.core.series.Series'>

对于具有1个元素的列表，它是pandas.Series，具有1个元素，而不是元素本身。

print(s[[]])
print(type(s[[]]))
# name
# Bob    
# Name: age, dtype: int
# <class 'pandas.core.series.Series'>

print(s[['Bob']])
print(type(s[['Bob']]))
# name
# Bob    
# Name: age, dtype: int
# <class 'pandas.core.series.Series'>

标签名称/数字切片：将单个元素或多个元素的值作为pandas.Series获得

在切片的情况下，可以将多个选定值作为pandas.Series获得。如果是标签名称的一部分，则还会选择停止线。

print(s[:3])
print(type(s[:3]))
# name
# Bob        
# Charlie    
# Name: age, dtype: int
# <class 'pandas.core.series.Series'>

print(s['Bob':'Dave'])
print(type(s['Bob':'Dave']))
# name
# Bob        
# Charlie    
# Dave      
# Name: age, dtype: int
# <class 'pandas.core.series.Series'>

当选择一个元件，它变得与pandas.Series一种元素。

print(s[:2])
print(type(s[:2]))
# name
# Bob    
# Name: age, dtype: int
# <class 'pandas.core.series.Series'>

print(s['Bob':'Bob'])
print(type(s['Bob':'Bob']))
# name
# Bob    
# Name: age, dtype: int
# <class 'pandas.core.series.Series'>

获取pandas.DataFrame元素的值

通过从pandas.DataFrame中提取pandas.Series，然后从该pandas.Series中选择并获取值，可以从pandas.DataFrame中获取元素值。

print(df['age']['Alice'])
#

还可以组合切片和列表以提取任何范围。

print(df['Bob':'Dave'][['age', 'point']])
#          age  point
# name               
# Bob     92
# Charlie     70
# Dave     70

但是，这种重复索引引用（[…]）的方法称为链式索引，因此不建议使用，因为在为选择分配值时可能发生SettingWithCopyWarning。 …

可以使用at，iat，loc和iloc一次指定行和列。这是优选的。

print(df.at['Alice', 'age'])
#

print(df.loc['Bob':'Dave', ['age', 'point']])
#          age  point
# name               
# Bob           92
# Charlie       70
# Dave           70

行名/列名是整数值时的注意事项

在到目前为止的示例中，行名/列名是字符串，但是当行名/列名是整数值时要小心。

以下面的pandas.DataFrame为例。

df = pd.DataFrame([[, 10, 20], [30, 40, 50], [60, 70, 80]],
                  index=[, 0, 1], columns=[1, 2, 0])
print(df)
#   2   0
#   0  10  20
#  30  40  50
#  60  70  80

在[标量值]和[列表]的情况下，指定的值被视为列名。

print(df[])
#    20
#    50
#    80
# Name:, dtype: int64

print(df[[, 2]])
#       2
#  20  10
#  50  40
#  80  70

对于“切片”，将指定的值视为行号，而不是行名。负值也可以使用。 打印（df [：2]）

print(df[:])
#       2   0
#   0  10  20
#  30  40  50

print(df[-:])
#       2   0
#  30  40  50
#  60  70  80

使用loc（行名）iloc（行号）来明确指定它是行名还是行号。

print(df.loc[:])
#       2   0
#  0  10  20

print(df.iloc[:])
#       2   0
#   0  10  20
#  30  40  50

s = df[]
print(s)
#    10
#    40
#    70
# Name:, dtype: int64

pandas.Series认为指定的值是标签名称而不是数字。

print(s[])
#

使用at和iat可以清楚地指定标签名称或编号。 loc和iloc很好，但是at和iat更快。

print(s.at[])
#

print(s.iat[])
#

特别要注意的是，如果尝试获取最后一个值并尝试获取[-1]，它将被视为对名为-1的标签的值的选择。确定，如果您使用iat。

# print(s[-])
# KeyError: -

print(s.iat[-])
#

这样，当行名和列名是整数值时，最好使用at，iat，loc和iloc以避免混淆。

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