pandas DataFrame索引行列的實現(xiàn)
- 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通過行索引名字來確定行的
單行索引, 返回Series對象
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對象
df.loc[["a", "c"]] """ 0 1 2 a 9 7 1 c 2 6 5 """
iloc
通過行索引序號來確定行的
單行索引, 返回Series對象
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對象
df.iloc[[0, 2]] """ 0 1 2 a 9 7 1 c 2 6 5 """
ix(不建議使用)
通過行索引名字或序號來確定行的, 如果行索引 index 的類型為整型時, 使用 ix 方法索引時為按行索引名字進(jìn)行索引, 如行索引名不存在則會報錯
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 . 屬性直接獲取指定行, 返回Series對象
df.i """ 0 4 1 0 2 7 3 8 Name: i, dtype: int64 """
[]
單列索引, 返回DataFrame對象
df[["i"]] """ i 0 4 1 0 2 7 3 8 """
多列索引, 返回DataFrame對象
df[["i", "ii"]] """ i ii 0 4 5 1 0 3 2 7 9 3 8 2 """
同時索引行及列
通過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
通過指定行及列索引名進(jìn)行索引, 返回DataFrame對象
df.loc[["a", "f"], ["ii", "iii"]] """ ii iii a 5 9 f 3 4 """
通過指定行及列索引名范圍進(jìn)行索引(包含邊值), 返回DataFrame對象
df.loc["a":"c", "ii":"iii"] """ ii iii a 5 9 f 3 4 c 9 1 """
iloc
通過指定行及列索引號進(jìn)行索引, 返回DataFrame對象
df.iloc[[0, 1], [1, 2]] """ ii iii a 5 9 f 3 4 """
通過指定行及列索引號范圍進(jìn)行切片索引(左閉右開), 返回DataFrame對象
df.iloc[:3, 1:3] """ ii iii a 5 9 f 3 4 c 9 1 """
ix(不建議使用)
通過指定行及列索引號范圍或名字范圍進(jìn)行切片, 返回DataFrame對象
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 按索引號進(jìn)行切片索引時才為左閉右開, 其余全閉
以上就是本文的全部內(nèi)容,希望對大家的學(xué)習(xí)有所幫助,也希望大家多多支持腳本之家。
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