本文的内容是关于:
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Pandas 三种基本的Index方式:
.loc,.iloc,[]. -
Pandas 基本的Selection Data的方式,
Selection By Label,Selection By Position以及Selection by Callable.
基本的Index方式
import pandas as pd
import numpy as np
Pandas目前有3种不同的Multi Axis 索引方式
- .loc 索引
- .iloc 索引
- [] 索引, A.K.A get_item() 索引
.loc 索引
使用Multi Axis索引从一个Object中取出值, 使用如下方式 (.iloc相同).
Object Type Indexers
Series s.loc[indexer]
DataFrame df.loc[row_indexer,column_indexer]
Panel p.loc[item_indexer,major_indexer,minor_indexer]
在以上的notation中, 任何一个axis accessors都可以是 null slice :, 如果没有明确某个 axis的slice,就会被认为是 :. 比如
df.loc['a']
等价于
df.loc['a', :]
# .loc 索引
dates = pd.date_range('1/1/2000', periods=8)
df = pd.DataFrame(np.random.randn(8,4), index=dates, columns=['A','B','C','D'])
df.loc[:,'A':'C']
从以上的索引代码
df.loc[:, 'A':'C']
可以看出, Pandas的 slice是包含了开始和结束的元素的. 这点和Python, Numpy的Slice不同
[] index
[] index的首要功能, 是选择出低维度(lower-dimensional)的slice. 当使用 [] 去索引pandas Object时, 会有如下返回值
Object Type Selection Return Value Type
Series series[label] scalar value
DataFrame frame[colname] Series corresponding to colname
Panel panel[itemname] DataFrame corresponding to the itemname
- 将一个col name传入 [] 索引
df['A']
2000-01-01 1.002840
2000-01-02 1.339418
2000-01-03 0.934340
2000-01-04 -1.350004
2000-01-05 0.579421
2000-01-06 -0.094316
2000-01-07 -1.327806
2000-01-08 -0.136517
Freq: D, Name: A, dtype: float64
- 将一个col list传入 [] 索引
df[['A','B','C']]
df[['B','A']] = df[['A','B']]
df
使用
df[['A','B']] = df[['B','A']]
可以很方便地用于in place transform for a subset of the columns.
该语句等价于:
df.__set_item__(['A','B'], df.__get_item__(['B','A']))
需要注意的是,
df.loc[:, ['B', 'A']] = df[['A','B']]
不能将 A 与 B 互换. 因为使用 .loc 索引时, Pandas会 align all AXES, 我对这个表述的理解是, Pandas会自动对齐各Label以及各Index. 如果要使用 .loc 索引将两个col的值互换, 应该使用以下方法:
df.loc[:, ['B', 'A']] = df[['A', 'B']].values
其中, values 的作用是
Return a Numpy representation of the DataFrame.Only the values in the DataFrame will be returned, the axes labels will be removed
使用这种方式, 可以在取出 A,B两列后, 去除Label信息. 使用 .loc 赋值时, 就不会发生 align AXES的情况.
具体见以下代码:
df
df.loc[:, ['B', 'A']] = df[['A', 'B']]
df
df.loc[:, ['B', 'A']] = df[['A', 'B']].values
df
额外的低频使用的Index方式: Attribute Index
我们也可以用Attribute Index的方式(.attr_name).
Object Type Selection Result
Series index
Dataframe column
Panel dataframe
# Series Attribute Index
sa = pd.Series([1,2,3], index = list("abc"))
sa.a
#DataFrame Attribute Index
dfa = df.copy()
dfa
dfa.A
2000-01-01 1.002840
2000-01-02 1.339418
2000-01-03 0.934340
2000-01-04 -1.350004
2000-01-05 0.579421
2000-01-06 -0.094316
2000-01-07 -1.327806
2000-01-08 -0.136517
Freq: D, Name: A, dtype: float64
当DataFrame中某一列已存在时, 可以使用Attribute Index为该列赋值.
dfa.A = list(range(len(dfa.index)))
dfa
** 当DataFrame中某一列存在时, 无法使用Attribute Index 去获取该列, 也不能使用Attribute Index去创建新列. **
当尝试使用Attribute Index创建一个新列时, 事实上没有创建列, 而是真的为该对象添加了一个新的属性...
而应该使用 [] Index 或者 .loc Index 去创建.
dfNoA = df.loc[:,['B','C', 'D']].copy()
dfNoA
# 用 Attribute Index 尝试创建新列时, 此时 F 会作为 dfNoA的属性存在, 而不是DataFrame中的一个Col
dfNoA.F = list(range(len(df.index)))
/Users/zxwang/.pyenv/versions/tensorflow/lib/python3.6/site-packages/ipykernel_launcher.py:2: UserWarning: Pandas doesn't allow columns to be created via a new attribute name - see https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#attribute-access
dfNoA
dfNoA.F
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
# 使用 loc Index 创建新列
dfNoA.loc[:,'A'] = list(range(len(df.index)))
dfNoA
# 使用 [] index 创建新列
dfNoA1 = df.loc[:,['B','C', 'D']].copy()
dfNoA1['A'] = list(range(len(df.index)))
dfNoA1
Slicing Ranges
DataFrame 中使用 [] Index进行Range Slice时, 是在 Row 上进行起作用的.
df
df[:3]
Selection By Label
Pandas提供了一组方法, 以允许纯粹地基于Label进行Index.
.loc 索引方法是Pandas使用label索引时最重要的的索引方法. 以下是 .loc 索引的有效输入
-
单独的Label, 比如 'a'或者 5. 但是请注意, 单独的Label传入loc索引, 是对Row Label的索引. 以及5 在此处是 Index的Label, 并不代表 "第5个元素".
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List or Array of Labels. ['a', 'b', 'c']
-
Slice Object. ['a':'c']. 注意, Pandas的Slice是开始和结束都包括在索引里的.
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A boolean Array
-
A callable.
df1 = pd.DataFrame(np.random.randn(6, 4), index=list("abcdef"), columns=list("ABCD"))
df1
# Access with list of index labels
df1.loc[['a','b','c'], :]
#Access with list of col labels
df1.loc[:, ['A', 'C']]
# Access via label slice object
df1.loc['b', 'A':'C']
A -1.909139
B 0.782975
C 1.155431
Name: b, dtype: float64
# Getting Value with boolean array
df1.loc[:, df1.loc['b'] > 0]
以上的语句表达的含义为:
找到这样的Col的所有值, 这些col在 "b" index(row) 上的值应该大于0. 这个.loc索引语句是根据行值选择列.
如果单独执行 b 语句. 可以看出它返回的是对应各Col的 Boolean Series.
df1.loc['b'] > 0
A False
B True
C True
D False
Name: b, dtype: bool
Slicing with Labels 细节
很明显, 使用 Label进行Slice是需要关注一些细节的.
在Python的list slice中, slice的开始和结束都是基于"位置"的. 而不管list的长度怎样, 在位置上这些总是连续的. 如果对 Pandas 对象使用基于Label的slice. 很明显地是, Label并不总是连续, 甚至是乱序的. 比如 col label可以是 ['b', 'f', 'a'] , 此时如果使用slice会发生什么?
答案是... 会拿到位于起始label与结束label之间的所有label, 包括起始label和结束label.
s1 = pd.Series(list('abcde'), index=[0,3,2,5,4])
# 拿到开始和结束label之间的所有label, 包括开始和结束label
s1.loc[3:5]
3 b
2 c
5 d
dtype: object
如果slice的开始label和结束label不在Pandas对象的label中, 会发生什么?
这取决于Pandas对象的Label是否已经按顺序排列.
- 如果label是排序的, 那么会取最靠近开始label和结束label(假设slice的开始和结束label都不存在于labels中)
- 如果label是无序的, 那么会抛出异常.
# s1的index labels 无序, 因此使用 .loc[1:6]会抛出异常.
s1.loc[1:6]
# s1.sort_index() 之后得到的Series对象是有序的, 使用 .loc[1:6] 索引可以成功.
s1.sort_index().loc[1:6]
2 c
3 b
4 e
5 d
dtype: object
Selection by Position
Pandas提供了一组方法, 能够纯粹基于Integer进行索引. 该索引的语法与Python以及Numpy的slicing 很相近: 0-based 索引, 当slice操作时, 结果包含了开始position, 不包括结束position. 使用一个非整数数值索引, 甚至是valid label时, 都会抛出异常.
.iloc 方法是Selection by Position的Primary方法, 以下是该方法的有效输入.
- 一个整数, 比如 5
- A list or array of integers [4, 3, 0]
- Slice 对象
- Boolean array
- Callable
和 .loc 属性方法的有效输入挺相似的
df2 = pd.DataFrame(np.random.randn(6,4), index=[1,2,3,4,5,6], columns=list("ABCD"))
df2
# iloc 传入slice object
df2.iloc[0:3, 1:3]
# iloc 传入Integer, 此时会根据position选择第3行, 而不是根据Index Label选择第2行
df2.iloc[2,:]
A -1.445161
B -1.066899
C 0.703438
D -0.389675
Name: 3, dtype: float64
Selection By Callable
.loc, iloc, [] 三种索引方式都可以传入callable 作为参数. Callable 必须是一个function, 该function接受一个参数, 这个参数就是要被索引的Pandas对象, 返回有效的输出作为index.
如果以 loc 索引为例, 则该function需要返回的值类型为下列4中之一:
-
单独的Label, 比如 'a'或者 5. 但是请注意, 单独的Label传入loc索引, 是对Row Label的索引. 以及5 在此处是 Index的Label, 并不代表 "第5个元素".
-
List or Array of Labels. ['a', 'b', 'c']
-
Slice Object. ['a':'c']. 注意, Pandas的Slice是开始和结束都包括在索引里的.
-
A boolean Array
# Selectin by Callable, lambda 返回的结果是 Series of Boolean.
df2.loc[lambda df : df['A'] > 0]
# 上面的语句等价于以下索引方式
df2.loc[df2['A']>0]
callable 作为 index的参数, 既然callable总是要返回合法的索引方式, 为什么不直接就使用那些合理的索引方法?
Callable其实是为了chained selection准备的, 以减少对临时变量的使用. 官方文档的具体说法是
using callable indexers, you can chain data selection operations without using temporary variable
例子需要在后面补充
以上所有部分的参考文档是
Indexing and Selecting Data https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html
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