用Python进行数据分析 第五章 Pandas入门 Day8

5.2.3 索引、选择与过滤

Series

Series的索引obj[...]与Numpy数组索引的功能相似，只不过Series的索引值可以不仅仅是整数，相关的示例如下:

In [53]: obj=pd.Series(np.arange(4.),index=['a','b','c','d'])

In [54]: obj
Out[54]: 
a    0.0
b    1.0
c    2.0
d    3.0
dtype: float64

In [55]: obj['b']
Out[55]: 1.0
In [56]: obj[1]
Out[56]: 1.0
In [57]: obj[2:4]
Out[57]: 
c    2.0
d    3.0
dtype: float64

In [58]: obj[['b','a','d']]
Out[58]: 
b    1.0
a    0.0
d    3.0
dtype: float64
In [59]: obj[[1,3]]
Out[59]: 
b    1.0
d    3.0
dtype: float64

In [60]: obj[obj<2]
Out[60]: 
a    0.0
b    1.0
dtype: float64

普通的Python切片是不包含尾部的，Series的切片与之不同:

obj['b':'c']
Out[61]: 
b    1.0
c    2.0
dtype: float64

使用这些方法可以修改Series相应的部分

obj['b':'c']=5

obj
Out[63]: 
a    0.0
b    5.0
c    5.0
d    3.0
dtype: float64

DataFrame

使用单个值或者序列，可以从DataFrame中索引出一个或多个列:

data=pd.DataFrame(np.arange(16).reshape((4,4)),
                  index=['Ohio','Colorado','Utah','New York'],
                  columns=['one','two','three','four'])

data
Out[71]: 
          one  two  three  four
Ohio        0    1      2     3
Colorado    4    5      6     7
Utah        8    9     10    11
New York   12   13     14    15

data['two']
Out[72]: 
Ohio         1
Colorado     5
Utah         9
New York    13
Name: two, dtype: int64
data[['three','one']]
Out[73]: 
          three  one
Ohio          2    0
Colorado      6    4
Utah         10    8
New York     14   12

行选择语法data[:2]非常方便，传递耽搁元素或一个列表到[]符号中可以选择列。
另一个例子是用布尔值DataFrame进行索引，布尔值DataFrame可以是对标量值进行比较产生的。

data[:2]
Out[75]: 
          one  two  three  four
Ohio        0    1      2     3
Colorado    4    5      6     7

data[data['three']>5]
Out[76]: 
          one  two  three  four
Colorado    4    5      6     7
Utah        8    9     10    11
New York   12   13     14    15

data<5
Out[77]: 
            one    two  three   four
Ohio       True   True   True   True
Colorado   True  False  False  False
Utah      False  False  False  False
New York  False  False  False  False

data[data<5]=0
data
data
Out[79]: 
          one  two  three  four
Ohio        0    0      0     0
Colorado    0    5      6     7
Utah        8    9     10    11
New York   12   13     14    15