13 使用 isin 索引
isin() 方法，顾名思义，就是判断 pandas 对象的每个元素是否存在传入的对象（Series、DataFram、dict 以及可迭代对象）中，返回一个布尔值 DataFrame
In [165]: s = pd.Series(np.arange(5), index=np.arange(5)[::-1], dtype='int64')
In [166]: s
Out[166]:
4 0
3 1
2 2
1 3
0 4
dtype: int64
In [167]: s.isin([2, 4, 6])
Out[167]:
4 False
3 False
2 True
1 False
0 True
dtype: bool
In [168]: s[s.isin([2, 4, 6])]
Out[168]:
2 2
0 4
dtype: int64
同样，该方法也适用于 Index 对象，当你不知道所要寻找的标签中哪些是真实存在的时候，这一方法是很有用的
In [169]: s[s.index.isin([2, 4, 6])]
Out[169]:
4 0
2 2
dtype: int64
# 注意与下面代码的区别
In [170]: s.reindex([2, 4, 6])
Out[170]:
2 2.0
4 0.0
6 NaN
dtype: float64
对于 MultiIndex，还可以指定索引的级别
In [171]: s_mi = pd.Series(np.arange(6),
.....: index=pd.MultiIndex.from_product([[0, 1], ['a', 'b', 'c']]))
.....:
In [172]: s_mi
Out[172]:
0 a 0
b 1
c 2
1 a 3
b 4
c 5
dtype: int64
In [173]: s_mi.iloc[s_mi.index.isin([(1, 'a'), (2, 'b'), (0, 'c')])]
Out[173]:
0 c 2
1 a 3
dtype: int64
In [174]: s_mi.iloc[s_mi.index.isin(['a', 'c', 'e'], level=1)]
Out[174]:
0 a 0
c 2
1 a 3
c 5
dtype: int64
DataFrame 也有 isin() 方法，如果传递的是数组、列表或序列，会返回一个与原 DataFrame 大小相同的布尔 DataFrame
In [175]: df = pd.DataFrame({'vals': [1, 2, 3, 4], 'ids': ['a', 'b', 'f', 'n'],
.....: 'ids2': ['a', 'n', 'c', 'n']})
.....:
In [176]: values = ['a', 'b', 1, 3]
In [177]: df.isin(values)
Out[177]:
vals ids ids2
0 True True True
1 False True False
2 True False False
3 False False False
通常，您希望将特定的值与特定的列相匹配。只需将 values 设置为一个字典，其中键是列名，值是要检查的值的列表。
In [178]: values = {'ids': ['a', 'b'], 'vals': [1, 3]}
In [179]: df.isin(values)
Out[179]:
vals ids ids2
0 True True False
1 False True False
2 True False False
3 False False False
将 DataFrame 的 isin 与 any() 和 all() 方法结合起来，可以快速选择满足给定条件的数据子集。
In [180]: values = {'ids': ['a', 'b'], 'ids2': ['a', 'c'], 'vals': [1, 3]}
In [181]: row_mask = df.isin(values).all(1)
In [182]: df[row_mask]
Out[182]:
vals ids ids2
0 1 a a
14 where() 和 mask() 方法
用布尔向量从 Series 中选择值，一般会返回数据的一个子集。为了保证选择的数据与原始数据的形状相同，可以使用 Series 和 DataFrame 中的 where 方法
返回选定的行
In [183]: s[s > 0]
Out[183]:
3 1
2 2
1 3
0 4
dtype: int64
返回一个与原始数据形状相同的 Series
In [184]: s.where(s > 0)
Out[184]:
4 NaN
3 1.0
2 2.0
1 3.0
0 4.0
dtype: float64
下面的代码与 df.where(df < 0) 功能一样
In [185]: df[df < 0]
Out[185]:
A B C D
2000-01-01 -2.104139 -1.309525 NaN NaN
2000-01-02 -0.352480 NaN -1.192319 NaN
2000-01-03 -0.864883 NaN -0.227870 NaN
2000-01-04 NaN -1.222082 NaN -1.233203
2000-01-05 NaN -0.605656 -1.169184 NaN
2000-01-06 NaN -0.948458 NaN -0.684718
2000-01-07 -2.670153 -0.114722 NaN -0.048048
2000-01-08 NaN NaN -0.048788 -0.808838
此外，where 接受一个可选的 other 参数，用于指定条件为 False 的值的替换值
In [186]: df.where(df < 0, -df)
Out[186]:
A B C D
2000-01-01 -2.104139 -1.309525 -0.485855 -0.245166
2000-01-02 -0.352480 -0.390389 -1.192319 -1.655824
2000-01-03 -0.864883 -0.299674 -0.227870 -0.281059
2000-01-04 -0.846958 -1.222082 -0.600705 -1.233203
2000-01-05 -0.669692 -0.605656 -1.169184 -0.342416
2000-01-06 -0.868584 -0.948458 -2.297780 -0.684718
2000-01-07 -2.670153 -0.114722 -0.168904 -0.048048
2000-01-08 -0.801196 -1.392071 -0.048788 -0.808838
您可能希望根据一些布尔条件设置值
In [187]: s2 = s.copy()
In [188]: s2[s2 < 0] = 0
In [189]: s2
Out[189]:
4 0
3 1
2 2
1 3
0 4
dtype: int64
In [190]: df2 = df.copy()
In [191]: df2[df2 < 0] = 0
In [192]: df2
Out[192]:
A B C D
2000-01-01 0.000000 0.000000 0.485855 0.245166
2000-01-02 0.000000 0.390389 0.000000 1.655824
2000-01-03 0.000000 0.299674 0.000000 0.281059
2000-01-04 0.846958 0.000000 0.600705 0.000000
2000-01-05 0.669692 0.000000 0.000000 0.342416
2000-01-06 0.868584 0.000000 2.297780 0.000000
2000-01-07 0.000000 0.000000 0.168904 0.000000
2000-01-08 0.801196 1.392071 0.000000 0.000000
默认情况下，where 返回数据的拷贝后的修改数据。这里有一个可选参数 inplace，可以在不创建副本的情况下修改原始数据。
In [193]: df_orig = df.copy()
In [194]: df_orig.where(df > 0, -df, inplace=True)
In [195]: df_orig
Out[195]:
A B C D
2000-01-01 2.104139 1.309525 0.485855 0.245166
2000-01-02 0.352480 0.390389 1.192319 1.655824
2000-01-03 0.864883 0.299674 0.227870 0.281059
2000-01-04 0.846958 1.222082 0.600705 1.233203
2000-01-05 0.669692 0.605656 1.169184 0.342416
2000-01-06 0.868584 0.948458 2.297780 0.684718
2000-01-07 2.670153 0.114722 0.168904 0.048048
2000-01-08 0.801196 1.392071 0.048788 0.808838
注意：
pandas 的 df1.where(m, df2) 与 numpy 的 np.where(m, df1, df2) 相等
In [196]: df.where(df < 0, -df) == np.where(df < 0, df, -df)
Out[196]:
A B C D
2000-01-01 True True True True
2000-01-02 True True True True
2000-01-03 True True True True
2000-01-04 True True True True
2000-01-05 True True True True
2000-01-06 True True True True
2000-01-07 True True True True
2000-01-08 True True True True
对齐
此外，where 会与布尔输入对齐，与 .loc 的部分选择和部分设置类似
In [197]: df2 = df.copy()
In [198]: df2[df2[1:4] > 0] = 3
In [199]: df2
Out[199]:
A B C D
2000-01-01 -2.104139 -1.309525 0.485855 0.245166
2000-01-02 -0.352480 3.000000 -1.192319 3.000000
2000-01-03 -0.864883 3.000000 -0.227870 3.000000
2000-01-04 3.000000 -1.222082 3.000000 -1.233203
2000-01-05 0.669692 -0.605656 -1.169184 0.342416
2000-01-06 0.868584 -0.948458 2.297780 -0.684718
2000-01-07 -2.670153 -0.114722 0.168904 -0.048048
2000-01-08 0.801196 1.392071 -0.048788 -0.808838
where 还可以接受 axis 和 level 参数来对齐输入
In [200]: df2 = df.copy()
In [201]: df2.where(df2 > 0, df2['A'], axis='index')
Out[201]:
A B C D
2000-01-01 -2.104139 -2.104139 0.485855 0.245166
2000-01-02 -0.352480 0.390389 -0.352480 1.655824
2000-01-03 -0.864883 0.299674 -0.864883 0.281059
2000-01-04 0.846958 0.846958 0.600705 0.846958
2000-01-05 0.669692 0.669692 0.669692 0.342416
2000-01-06 0.868584 0.868584 2.297780 0.868584
2000-01-07 -2.670153 -2.670153 0.168904 -2.670153
2000-01-08 0.801196 1.392071 0.801196 0.801196
这等效于下面的代码，但是速度更快
In [202]: df2 = df.copy()
In [203]: df.apply(lambda x, y: x.where(x > 0, y), y=df['A'])
Out[203]:
A B C D
2000-01-01 -2.104139 -2.104139 0.485855 0.245166
2000-01-02 -0.352480 0.390389 -0.352480 1.655824
2000-01-03 -0.864883 0.299674 -0.864883 0.281059
2000-01-04 0.846958 0.846958 0.600705 0.846958
2000-01-05 0.669692 0.669692 0.669692 0.342416
2000-01-06 0.868584 0.868584 2.297780 0.868584
2000-01-07 -2.670153 -2.670153 0.168904 -2.670153
2000-01-08 0.801196 1.392071 0.801196 0.801196
where 的条件参数和 other 参数接受一个可调用函数，函数必须传入一个参数，并返回有效的输出作为条件和 other 参数。
In [204]: df3 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],
.....: 'B': [4, 5, 6],
.....: 'C': [7, 8, 9]})
.....:
In [205]: df3.where(lambda x: x > 4, lambda x: x + 10)
Out[205]:
A B C
0 11 14 7
1 12 5 8
2 13 6 9
mask
mask() 是 where 的逆布尔运算
In [206]: s.mask(s >= 0)
Out[206]:
4 NaN
3 NaN
2 NaN
1 NaN
0 NaN
dtype: float64
In [207]: df.mask(df >= 0)
Out[207]:
A B C D
2000-01-01 -2.104139 -1.309525 NaN NaN
2000-01-02 -0.352480 NaN -1.192319 NaN
2000-01-03 -0.864883 NaN -0.227870 NaN
2000-01-04 NaN -1.222082 NaN -1.233203
2000-01-05 NaN -0.605656 -1.169184 NaN
2000-01-06 NaN -0.948458 NaN -0.684718
2000-01-07 -2.670153 -0.114722 NaN -0.048048
2000-01-08 NaN NaN -0.048788 -0.808838
15 使用 numpy 函数进行有条件的放大设置
where() 的替代方法是使用 numpy.where()。通过与设置新列相结合，可以对数据进行放大，其中的值是根据条件确定的。
In [208]: df = pd.DataFrame({'col1': list('ABBC'), 'col2': list('ZZXY')})
In [209]: df['color'] = np.where(df['col2'] == 'Z', 'green', 'red')
In [210]: df
Out[210]:
col1 col2 color
0 A Z green
1 B Z green
2 B X red
3 C Y red
考虑到在下面的数据，你有两个选择。你想在第二列有 'Z' 的时候，将新的列颜色设置为 'green'。你可以执行以下操作
In [208]: df = pd.DataFrame({'col1': list('ABBC'), 'col2': list('ZZXY')})
In [209]: df['color'] = np.where(df['col2'] == 'Z', 'green', 'red')
In [210]: df
Out[210]:
col1 col2 color
0 A Z green
1 B Z green
2 B X red
3 C Y red
如果有多个条件，可以使用 numpy.select()。
例如，如果说对应三个条件有三种颜色可以选择，第四种颜色作为备用，可以做如下处理
In [211]: conditions = [
.....: (df['col2'] == 'Z') & (df['col1'] == 'A'),
.....: (df['col2'] == 'Z') & (df['col1'] == 'B'),
.....: (df['col1'] == 'B')
.....: ]
.....:
In [212]: choices = ['yellow', 'blue', 'purple']
In [213]: df['color'] = np.select(conditions, choices, default='black')
In [214]: df
Out[214]:
col1 col2 color
0 A Z yellow
1 B Z blue
2 B X purple
3 C Y black
16 重复数据
如果你想识别和删除 DataFrame 中的重复行，可以使用下面两个方法：
-
duplicate: 返回一个布尔向量，其长度与数据行数一样，指示对应的行是否重复 -
drop_duplicates: 删除重复的行
默认情况下，第一个观察到的行被认为是唯一的（即保留重复的第一个），但是每个方法都有一个 keep 参数来指定要保存的目标
-
keep='first'(default): 保留重复数据的第一个 -
keep='last': 保留重复数据的最后一个 -
keep=False: 删除所有存在重复的行
In [281]: df2 = pd.DataFrame({'a': ['one', 'one', 'two', 'two', 'two', 'three', 'four'],
.....: 'b': ['x', 'y', 'x', 'y', 'x', 'x', 'x'],
.....: 'c': np.random.randn(7)})
.....:
In [282]: df2
Out[282]:
a b c
0 one x -1.067137
1 one y 0.309500
2 two x -0.211056
3 two y -1.842023
4 two x -0.390820
5 three x -1.964475
6 four x 1.298329
In [283]: df2.duplicated('a')
Out[283]:
0 False
1 True
2 False
3 True
4 True
5 False
6 False
dtype: bool
In [284]: df2.duplicated('a', keep='last')
Out[284]:
0 True
1 False
2 True
3 True
4 False
5 False
6 False
dtype: bool
In [285]: df2.duplicated('a', keep=False)
Out[285]:
0 True
1 True
2 True
3 True
4 True
5 False
6 False
dtype: bool
In [286]: df2.drop_duplicates('a')
Out[286]:
a b c
0 one x -1.067137
2 two x -0.211056
5 three x -1.964475
6 four x 1.298329
In [287]: df2.drop_duplicates('a', keep='last')
Out[287]:
a b c
1 one y 0.309500
4 two x -0.390820
5 three x -1.964475
6 four x 1.298329
In [288]: df2.drop_duplicates('a', keep=False)
Out[288]:
a b c
5 three x -1.964475
6 four x 1.298329
此外，还可以传递列名列表来标识重复行
In [289]: df2.duplicated(['a', 'b'])
Out[289]:
0 False
1 False
2 False
3 False
4 True
5 False
6 False
dtype: bool
In [290]: df2.drop_duplicates(['a', 'b'])
Out[290]:
a b c
0 one x -1.067137
1 one y 0.309500
2 two x -0.211056
3 two y -1.842023
5 three x -1.964475
6 four x 1.298329
要按索引值删除重复的内容，请使用 Index.deproicated 然后执行切片。也包含同样的 keep 参数
In [291]: df3 = pd.DataFrame({'a': np.arange(6),
.....: 'b': np.random.randn(6)},
.....: index=['a', 'a', 'b', 'c', 'b', 'a'])
.....:
In [292]: df3
Out[292]:
a b
a 0 1.440455
a 1 2.456086
b 2 1.038402
c 3 -0.894409
b 4 0.683536
a 5 3.082764
In [293]: df3.index.duplicated()
Out[293]: array([False, True, False, False, True, True])
In [294]: df3[~df3.index.duplicated()]
Out[294]:
a b
a 0 1.440455
b 2 1.038402
c 3 -0.894409
In [295]: df3[~df3.index.duplicated(keep='last')]
Out[295]:
a b
c 3 -0.894409
b 4 0.683536
a 5 3.082764
In [296]: df3[~df3.index.duplicated(keep=False)]
Out[296]:
a b
c 3 -0.894409
17 类似字典个 get 方法
每个 Series 或 DataFrame 都有一个可以返回默认值的 get 方法
In [297]: s = pd.Series([1, 2, 3], index=['a', 'b', 'c'])
In [298]: s.get('a') # equivalent to s['a']
Out[298]: 1
In [299]: s.get('x', default=-1)
Out[299]: -1
18 使用索引或列标签查找值
有时，您希望提取一组给定行标签和列标签序列的值，这可以通过使用 DataFrame.melt 和 DataFrame.loc 来实现
In [300]: df = pd.DataFrame({'col': ["A", "A", "B", "B"],
.....: 'A': [80, 23, np.nan, 22],
.....: 'B': [80, 55, 76, 67]})
.....:
In [301]: df
Out[301]:
col A B
0 A 80.0 80
1 A 23.0 55
2 B NaN 76
3 B 22.0 67
In [302]: melt = df.melt('col')
In [303]: melt = melt.loc[melt['col'] == melt['variable'], 'value']
In [304]: melt.reset_index(drop=True)
Out[304]:
0 80.0
1 23.0
2 76.0
3 67.0
Name: value, dtype: float64
网友评论