浅谈pandas中Dataframe的查询方法([], loc, iloc, at, iat, ix)


Posted in Python onApril 10, 2018

pandas为我们提供了多种切片方法,而要是不太了解这些方法,就会经常容易混淆。下面举例对这些切片方法进行说明。

数据介绍

先随机生成一组数据:

In [5]: rnd_1 = [random.randrange(1,20) for x in xrange(1000)]
  ...: rnd_2 = [random.randrange(1,20) for x in xrange(1000)]
  ...: rnd_3 = [random.randrange(1,20) for x in xrange(1000)]
  ...: fecha = pd.date_range('2012-4-10', '2015-1-4')
  ...: 
  ...: data = pd.DataFrame({'fecha':fecha, 'rnd_1': rnd_1, 'rnd_2': rnd_2, 'rnd_3': rnd_3})
In [6]: data.describe()
Out[6]: 
       rnd_1    rnd_2    rnd_3
count 1000.000000 1000.000000 1000.000000
mean   9.946000   9.825000   9.894000
std    5.553911   5.559432   5.423484
min    1.000000   1.000000   1.000000
25%    5.000000   5.000000   5.000000
50%   10.000000  10.000000  10.000000
75%   15.000000  15.000000  14.000000
max   19.000000  19.000000  19.000000

[]切片方法

使用方括号能够对DataFrame进行切片,有点类似于python的列表切片。按照索引能够实现行选择或列选择或区块选择。

# 行选择
In [7]: data[1:5]
Out[7]: 
    fecha rnd_1 rnd_2 rnd_3
1 2012-04-11   1   16   3
2 2012-04-12   7   6   1
3 2012-04-13   2   16   7
4 2012-04-14   4   17   7
# 列选择
In [10]: data[['rnd_1', 'rnd_3']]
Out[10]: 
   rnd_1 rnd_3
0    8   12
1    1   3
2    7   1
3    2   7
4    4   7
5    12   8
6    2   12
7    9   8
8    13   17
9    4   7
10   14   14
11   19   16
12    2   12
13   15   18
14   13   18
15   13   11
16   17   7
17   14   10
18    9   6
19   11   15
20   16   13
21   18   9
22    1   18
23    4   3
24    6   11
25    2   13
26    7   17
27   11   8
28    3   12
29    4   2
..   ...  ...
970   8   14
971   19   5
972   13   2
973   8   10
974   8   17
975   6   16
976   3   2
977   12   6
978   12   10
979   15   13
980   8   4
981   17   3
982   1   17
983   11   5
984   7   7
985   13   14
986   6   19
987   13   9
988   3   15
989   19   6
990   7   11
991   11   7
992   19   12
993   2   15
994   10   4
995   14   13
996   12   11
997   11   15
998   17   14
999   3   8
[1000 rows x 2 columns]
# 区块选择
In [11]: data[:7][['rnd_1', 'rnd_2']]
Out[11]: 
  rnd_1 rnd_2
0   8   17
1   1   16
2   7   6
3   2   16
4   4   17
5   12   19
6   2   7

不过对于多列选择,不能像行选择时一样使用1:5这样的方法来选择。

In [12]: data[['rnd_1':'rnd_3']]
 File "<ipython-input-13-6291b6a83eb0>", line 1
  data[['rnd_1':'rnd_3']]
         ^
SyntaxError: invalid syntax

loc

loc可以让你按照索引来进行行列选择。

In [13]: data.loc[1:5]
Out[13]: 
    fecha rnd_1 rnd_2 rnd_3
1 2012-04-11   1   16   3
2 2012-04-12   7   6   1
3 2012-04-13   2   16   7
4 2012-04-14   4   17   7
5 2012-04-15   12   19   8

这里需要注意的是,loc与第一种方法不同之处在于会把第5行也选择进去,而第一种方法只会选择到第4行为止。

data.loc[2:4, ['rnd_2', 'fecha']]
Out[14]: 
  rnd_2   fecha
2   6 2012-04-12
3   16 2012-04-13
4   17 2012-04-14

loc能够选择在两个特定日期之间的数据,需要注意的是这两个日期必须都要在索引中。

In [15]: data_fecha = data.set_index('fecha')
  ...: data_fecha.head()
Out[15]: 
      rnd_1 rnd_2 rnd_3
fecha             
2012-04-10   8   17   12
2012-04-11   1   16   3
2012-04-12   7   6   1
2012-04-13   2   16   7
2012-04-14   4   17   7
In [16]: # 生成两个特定日期
  ...: fecha_1 = dt.datetime(2013, 4, 14)
  ...: fecha_2 = dt.datetime(2013, 4, 18)
  ...: 
  ...: # 生成切片数据
  ...: data_fecha.loc[fecha_1: fecha_2]
Out[16]: 
      rnd_1 rnd_2 rnd_3
fecha             
2013-04-14   17   10   5
2013-04-15   14   4   9
2013-04-16   1   2   18
2013-04-17   9   15   1
2013-04-18   16   7   17

更新:如果没有特殊需求,强烈建议使用loc而尽量少使用[],因为loc在对DataFrame进行重新赋值操作时会避免chained indexing问题,使用[]时编译器很可能会给出SettingWithCopy的警告。

具体可以参见官方文档:http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#indexing-view-versus-copy

iloc

如果说loc是按照索引(index)的值来选取的话,那么iloc就是按照索引的位置来进行选取。iloc不关心索引的具体值是多少,只关心位置是多少,所以使用iloc时方括号中只能使用数值。

# 行选择
In [17]: data_fecha[10: 15]
Out[17]: 
      rnd_1 rnd_2 rnd_3
fecha             
2012-04-20   14   6   14
2012-04-21   19   14   16
2012-04-22   2   6   12
2012-04-23   15   8   18
2012-04-24   13   8   18
# 列选择
In [18]: data_fecha.iloc[:,[1,2]].head()
Out[18]: 
      rnd_2 rnd_3
fecha          
2012-04-10   17   12
2012-04-11   16   3
2012-04-12   6   1
2012-04-13   16   7
2012-04-14   17   7
# 切片选择
In [19]: data_fecha.iloc[[1,12,34],[0,2]]
Out[19]: 
      rnd_1 rnd_3
fecha          
2012-04-11   1   3
2012-04-22   2   12
2012-05-14   17   10

at

at的使用方法与loc类似,但是比loc有更快的访问数据的速度,而且只能访问单个元素,不能访问多个元素。

In [20]: timeit data_fecha.at[fecha_1,'rnd_1']
The slowest run took 3783.11 times longer than the fastest. This could mean that an intermediate result is being cached.
100000 loops, best of 3: 11.3 µs per loop
In [21]: timeit data_fecha.loc[fecha_1,'rnd_1']
The slowest run took 121.24 times longer than the fastest. This could mean that an intermediate result is being cached.
10000 loops, best of 3: 192 µs per loop
In [22]: data_fecha.at[fecha_1,'rnd_1']
Out[22]: 17

iat

iat对于iloc的关系就像at对于loc的关系,是一种更快的基于索引位置的选择方法,同at一样只能访问单个元素。

In [23]: data_fecha.iat[1,0]
Out[23]: 1
In [24]: timeit data_fecha.iat[1,0]
The slowest run took 6.23 times longer than the fastest. This could mean that an intermediate result is being cached.
100000 loops, best of 3: 8.77 µs per loop
In [25]: timeit data_fecha.iloc[1,0]
10000 loops, best of 3: 158 µs per loop

ix

以上说过的几种方法都要求查询的秩在索引中,或者位置不超过长度范围,而ix允许你得到不在DataFrame索引中的数据。

In [28]: date_1 = dt.datetime(2013, 1, 10, 8, 30)
  ...: date_2 = dt.datetime(2013, 1, 13, 4, 20)
  ...: 
  ...: # 生成切片数据
  ...: data_fecha.ix[date_1: date_2]
Out[28]: 
      rnd_1 rnd_2 rnd_3
fecha             
2013-01-11   19   17   19
2013-01-12   10   9   17
2013-01-13   15   3   10

如上面的例子所示,2013年1月10号并没有被选择进去,因为这个时间点被看作为0点0分,比8点30分要早一些。

以上这篇浅谈pandas中Dataframe的查询方法([], loc, iloc, at, iat, ix)就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持三水点靠木。

Python 相关文章推荐
python提取字典key列表的方法
Jul 11 Python
深入探究Django中的Session与Cookie
Jul 30 Python
OpenCV+python手势识别框架和实例讲解
Aug 03 Python
通过python的matplotlib包将Tensorflow数据进行可视化的方法
Jan 09 Python
Python异步操作MySQL示例【使用aiomysql】
May 16 Python
基于Numpy.convolve使用Python实现滑动平均滤波的思路详解
May 16 Python
python删除文件夹下相同文件和无法打开的图片
Jul 16 Python
Python队列RabbitMQ 使用方法实例记录
Aug 05 Python
python实现二分类的卡方分箱示例
Nov 22 Python
Python如何使用BeautifulSoup爬取网页信息
Nov 26 Python
django 读取图片到页面实例
Mar 27 Python
Ubuntu20.04环境安装tensorflow2的方法步骤
Jan 29 Python
python pandas dataframe 行列选择,切片操作方法
Apr 10 #Python
python3下实现搜狗AI API的代码示例
Apr 10 #Python
Python基于pycrypto实现的AES加密和解密算法示例
Apr 10 #Python
浅谈Pandas中map, applymap and apply的区别
Apr 10 #Python
对pandas中apply函数的用法详解
Apr 10 #Python
Python 25行代码实现的RSA算法详解
Apr 10 #Python
使用pandas中的DataFrame数据绘制柱状图的方法
Apr 10 #Python
You might like
通过对服务器端特性的配置加强php的安全
2006/10/09 PHP
thinkPHP简单遍历数组方法分析
2016/05/16 PHP
PHP水印类,支持添加图片、文字、填充颜色区域的实现
2017/02/04 PHP
JS遮罩层效果 兼容ie firefox jQuery遮罩层
2010/07/26 Javascript
jQuery EasyUI API 中文文档 可调整尺寸
2011/09/29 Javascript
jquery中html、val与text三者属性取值的联系与区别介绍
2013/12/29 Javascript
使用jQuery中的when实现多个AJAX请求对应单个回调的例子分享
2014/04/23 Javascript
js获取UserControl内容为拼html时提供方便
2014/11/02 Javascript
简介JavaScript中toTimeString()方法的使用
2015/06/12 Javascript
JavaScript省市区三级联动菜单效果
2016/09/21 Javascript
JS如何设置iOS中微信浏览器的title
2016/11/22 Javascript
Angularjs 动态添加指令并绑定事件的方法
2017/04/13 Javascript
基于jQuery选择器之表单对象属性筛选选择器的实例
2017/09/19 jQuery
jq源码解析之绑在$,jQuery上面的方法(实例讲解)
2017/10/13 jQuery
基于Vue插入视频的2种方法小结
2019/04/02 Javascript
vue实现简单瀑布流布局
2020/05/28 Javascript
python中的实例方法、静态方法、类方法、类变量和实例变量浅析
2014/04/26 Python
Python多线程和队列操作实例
2015/06/21 Python
python查看FTP是否能连接成功的方法
2015/07/30 Python
Django REST为文件属性输出完整URL的方法
2017/12/18 Python
Python获取当前函数名称方法实例分享
2018/01/18 Python
JupyterNotebook 输出窗口的显示效果调整方法
2020/04/13 Python
如何查看Django ORM执行的SQL语句的实现
2020/04/20 Python
Python使用pdb调试代码的技巧
2020/05/03 Python
基于Tensorflow一维卷积用法详解
2020/05/22 Python
keras的三种模型实现与区别说明
2020/07/03 Python
Python request post上传文件常见要点
2020/11/20 Python
python中子类与父类的关系基础知识点
2021/02/02 Python
英国剑桥包官网:The Cambridge Satchel Company
2016/08/01 全球购物
寄语是什么意思
2014/04/10 职场文书
总经理助理岗位职责范本
2014/07/20 职场文书
教师个人自我剖析材料
2014/09/29 职场文书
布达拉宫的导游词
2015/02/02 职场文书
运动会主持人开幕词
2016/03/04 职场文书
CSS3 实现的图片悬停的切换按钮
2021/04/13 HTML / CSS
详解CSS不定宽溢出文本适配滚动
2021/05/24 HTML / CSS