脚本专栏

pandas数据选取：df[] df.loc[] df.iloc[] df.ix[] df.at[] df.iat[]
脚本专栏 2024/11/8 佚名
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1 引言

　　Pandas是作为Python数据分析著名的工具包，提供了多种数据选取的方法，方便实用。本文主要介绍Pandas的几种数据选取的方法。

　　Pandas中，数据主要保存为Dataframe和Series是数据结构，这两种数据结构数据选取的方式基本一致，本文主要以Dataframe为例进行介绍。

　　在Dataframe中选取数据大抵包括3中情况：

　　1）行（列）选取（单维度选取）：df[]。这种情况一次只能选取行或者列，即一次选取中，只能为行或者列设置筛选条件（只能为一个维度设置筛选条件）。

　　2）区域选取（多维选取）：df.loc[]，df.iloc[]，df.ix[]。这种方式可以同时为多个维度设置筛选条件。

　　3）单元格选取（点选取）：df.at[]，df.iat[]。准确定位一个单元格。

接下来，我们以下面的数据为例，分别通过实例介绍这三种情况。

> import pandas as pd
> import numpy as np
> data = {'name': ['Joe', 'Mike', 'Jack', 'Rose', 'David', 'Marry', 'Wansi', 'Sidy', 'Jason', 'Even'],

    'age': [25, 32, 18, np.nan, 15, 20, 41, np.nan, 37, 32],

    'gender': [1, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 0],

    'isMarried': ['yes', 'yes', 'no', 'yes', 'no', 'no', 'no', 'yes', 'no', 'no']}

> labels = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'i', 'j']

> df = pd.DataFrame(data, index=labels)

> df

  name  age gender isMarried

a  Joe 25.0    1    yes

b  Mike 32.0    0    yes

c  Jack 18.0    1    no

d  Rose  NaN    1    yes

e David 15.0    0    no

f Marry 20.0    1    no

g Wansi 41.0    0    no

h  Sidy  NaN    0    yes

i Jason 37.0    1    no

j  Even 32.0    0    no

2 行（列）选取：df[]

　　行（列）选取是在单一维度上进行数据的选取，即以行为单位进行选取或者以列为单位进行选取。Dataframe对象的行有索引（index），默认情况下是[0,1,2，……]的整数序列，也可以自定义添加另外的索引，例如上面的labels，（为区分默认索引和自定义的索引，在本文中将默认索引称为整数索引，自定义索引称为标签索引）。Dataframe对象的每一列都有列名，可以通过列名实现对列的选取。

1）选取行

选取行的方式包括三种：整数索引切片、标签索引切片和布尔数组。

a）整数索引切片：前闭后开

选取第一行：

> df[0:1]

 name  age gender isMarried

a Joe 25.0    1    yes

选取前两行：

> df[0:2]

  name  age gender isMarried

a  Joe 25.0    1    yes

b Mike 32.0    0    yes

b）标签索引切片：前闭后闭

选取第一行：

> df[:'a']

 name  age gender isMarried

a Joe 25.0    1    yes

选取前两行：

> df['a':'b']

  name  age gender isMarried

a  Joe 25.0    1    yes

b Mike 32.0    0    yes

注意：整数索引切片是前闭后开，标签索引切片是前闭后闭，这点尤其要注意。

c）布尔数组

选取前三行

> df[[True,True,True,False,False,False,False,False,False,False]]

  name  age gender isMarried

a  Joe 25.0    1    yes

b Mike 32.0    0    yes

c Jack 18.0    1    no

选取所有age大于30的行

> df[[each>30 for each in df['age']]]

  name  age gender isMarried

b  Mike 32.0    0    yes

g Wansi 41.0    0    no

i Jason 37.0    1    no

j  Even 32.0    0    no

通过布尔数组的方式，又可以衍生出下面的选取方式：

选取所有age大于30的行

> df[df['age']>30]

  name  age gender isMarried

b  Mike 32.0    0    yes

g Wansi 41.0    0    no

i Jason 37.0    1    no

j  Even 32.0    0    no

选取出所有age大于30，且isMarried为no的行

> df[(df['age']>30) & (df['isMarried']=='no')]

  name  age gender isMarried

g Wansi 41.0    0    no

i Jason 37.0    1    no

j  Even 32.0    0    no

选取出所有age为20或32的行

> df[(df['age']==20) | (df['age']==32)]

  name  age gender isMarried

b  Mike 32.0    0    yes

f Marry 20.0    1    no

j  Even 32.0    0    no

注意：像上面这种通过多个布尔条件判断的情况，多个条件最好（一定）用括号括起来，否则非常容易出错。

2）列选取

列选取方式也有三种：标签索引、标签列表、Callable对象

a）标签索引：选取单个列

选取name列所有数据

> df['name']

a   Joe

b   Mike

c   Jack

d   Rose

e  David

f  Marry

g  Wansi

h   Sidy

i  Jason

j   Even

Name: name, dtype: object

b）标签列表：选取多个列

选取name和age两列数据

> df[['name','age']]

  name  age

a  Joe 25.0

b  Mike 32.0

c  Jack 18.0

d  Rose  NaN

e David 15.0

f Marry 20.0

g Wansi 41.0

h  Sidy  NaN

i Jason 37.0

j  Even 32.0

c）callable对象

选取第一列

> df[lambda df: df.columns[0]]

a   Joe

b   Mike

c   Jack

d   Rose

e  David

f  Marry

g  Wansi

h   Sidy

i  Jason

j   Even

Name: name, dtype: object

3 区域选取

　　区域选取可以从多个维度（行和列）对数据进行筛选，可以通过df.loc[]，df.iloc[]，df.ix[]三种方法实现。采用df.loc[]，df.iloc[]，df.ix[]这三种方法进行数据选取时，方括号内必须有两个参数，第一个参数是对行的筛选条件，第二个参数是对列的筛选条件，两个参数用逗号隔开。df.loc[]，df.iloc[]，df.ix[]的区别如下：

　　df.loc[]只能使用标签索引，不能使用整数索引，通过便签索引切边进行筛选时，前闭后闭。

　　df.iloc[]只能使用整数索引，不能使用标签索引，通过整数索引切边进行筛选时，前闭后开。；

　　df.ix[]既可以使用标签索引，也可以使用整数索引。

　　下面分别通过实例演示这三种方法。

3.1 df.loc[]

　　1）对行进行选取

选取索引为‘a'的行：

> df.loc['a', :]

name     Joe

age      25

gender     1

isMarried  yes

Name: a, dtype: object

选取索引为‘a'或‘b'或‘c'的行

> df.loc[['a','b','c'], :]

  name  age gender isMarried

a  Joe 25.0    1    yes

b Mike 32.0    0    yes

c Jack 18.0    1    no

选取从‘a'到‘d'的所有行（包括‘d'行）

> df.loc['a':'d', :]

  name  age gender isMarried

a  Joe 25.0    1    yes

b Mike 32.0    0    yes

c Jack 18.0    1    no

d Rose  NaN    1    yes

用布尔数组选取前3行

> df.loc[[True,True,True,False,False,False], :]

  name  age gender isMarried

a  Joe 25.0    1    yes

b Mike 32.0    0    yes

c Jack 18.0    1    no

选取所有age大于30的行

> df.loc[df['age']>30,:]

  name  age gender isMarried

b  Mike 32.0    0    yes

g Wansi 41.0    0    no

i Jason 37.0    1    no

j  Even 32.0    0    no

也可以使用下面两方法：

> df.loc[df.loc[:,'age']>30, :]

  name  age gender isMarried

b  Mike 32.0    0    yes

g Wansi 41.0    0    no

i Jason 37.0    1    no

j  Even 32.0    0    no

> df.loc[df.iloc[:,1]>30, :]

  name  age gender isMarried

b  Mike 32.0    0    yes

g Wansi 41.0    0    no

i Jason 37.0    1    no

j  Even 32.0    0    no

用callable对象选取age大于30的所有行

> df.loc[lambda df:df['age'] > 30, :]

  name  age gender isMarried

b  Mike 32.0    0    yes

g Wansi 41.0    0    no

i Jason 37.0    1    no

j  Even 32.0    0    no

2）对列选取

输出所有人的姓名（选取name列）

> df.loc[:, 'name']

a   Joe

b   Mike

c   Jack

d   Rose

e  David

f  Marry

g  Wansi

h   Sidy

i  Jason

j   Even

Name: name, dtype: object

输出所有人的姓名和年龄（选取name和age列）

> df.loc[:, 'name':'age']

  name  age

a  Joe 25.0

b  Mike 32.0

c  Jack 18.0

d  Rose  NaN

e David 15.0

f Marry 20.0

g Wansi 41.0

h  Sidy  NaN

i Jason 37.0

j  Even 32.0

输出所有人的姓名、年龄、婚否（选取name、age、isMarried列）

> df.loc[:, ['name','age','isMarried']]

  name  age isMarried

a  Joe 25.0    yes

b  Mike 32.0    yes

c  Jack 18.0    no

d  Rose  NaN    yes

e David 15.0    no

f Marry 20.0    no

g Wansi 41.0    no

h  Sidy  NaN    yes

i Jason 37.0    no

j  Even 32.0    no

用布尔数组的方式选取前3列

> df.loc[:, [True,True,True,False]]

  name  age gender

a  Joe 25.0    1

b  Mike 32.0    0

c  Jack 18.0    1

d  Rose  NaN    1

e David 15.0    0

f Marry 20.0    1

g Wansi 41.0    0

h  Sidy  NaN    0

i Jason 37.0    1

j  Even 32.0    0

3）同时对行和列进行筛选

输出年龄大于30的人的姓名和年龄

> df.loc[df['age']>30,['name','age']]

  name  age

b  Mike 32.0

g Wansi 41.0

i Jason 37.0

j  Even 32.0

输出行名为‘Mike'或‘Marry'的姓名和年龄

> df.loc[(df['name']=='Mike') |(df['name']=='Marry'),['name','age']]                          

  name  age

b  Mike 32.0

f Marry 20.0

3.2 df.iloc[]

1）行选取

选取第2行

> df.iloc[1, :]

name     Mike

age      32

gender     0

isMarried   yes

Name: b, dtype: object

选取前3行

> df.iloc[:3, :]

  name  age gender isMarried

a  Joe 25.0    1    yes

b Mike 32.0    0    yes

c Jack 18.0    1    no

选取第2行、第4行、第6行

> df.iloc[[1,3,5],:]

  name  age gender isMarried

b  Mike 32.0    0    yes

d  Rose  NaN    1    yes

f Marry 20.0    1    no

通过布尔数组选取前3行

> df.iloc[[True,True,True,False,False,False], :]

  name  age gender isMarried

a  Joe 25.0    1    yes

b Mike 32.0    0    yes

c Jack 18.0    1    no

2）列选取

选取第2列

> df.iloc[:, 1]

a  25.0

b  32.0

c  18.0

d   NaN

e  15.0

f  20.0

g  41.0

h   NaN

i  37.0

j  32.0

Name: age, dtype: float64

选取前3列

> df.iloc[:, 0:3]

  name  age gender

a  Joe 25.0    1

b  Mike 32.0    0

c  Jack 18.0    1

d  Rose  NaN    1

e David 15.0    0

f Marry 20.0    1

g Wansi 41.0    0

h  Sidy  NaN    0

i Jason 37.0    1

j  Even 32.0    0

l 选取第1列、第3列、第4列

选取第1列、第3列和第4列

> df.iloc[:, [0,2,3]]

  name gender isMarried

a  Joe    1    yes

b  Mike    0    yes

c  Jack    1    no

d  Rose    1    yes

e David    0    no

f Marry    1    no

g Wansi    0    no

h  Sidy    0    yes

i Jason    1    no

j  Even    0    no

通过布尔数组选取前3列

> df.iloc[:,[True,True,True,False]]
  name  age gender
a  Joe 25.0    1
b  Mike 32.0    0
c  Jack 18.0    1
d  Rose  NaN    1
e David 15.0    0
f Marry 20.0    1
g Wansi 41.0    0
h  Sidy  NaN    0
i Jason 37.0    1
j  Even 32.0    0

3）同时选取行和列

选取第2行的第1列、第3列、第4列

> df.iloc[1, [0,2,3]]

name     Mike

gender     0

isMarried   yes

Name: b, dtype: object

选取前3行的前3列

> df.iloc[:3, :3]

  name  age gender

a  Joe 25.0    1

b Mike 32.0    0

c Jack 18.0    1

3.3 df.ix[]

　　df.ix[]既可以通过整数索引进行数据选取，也可以通过标签索引进行数据选取，换句话说，df.ix[]是df.loc[]和df.iloc[]的功能集合，且在同义词选取中，可以同时使用整数索引和标签索引。

选取第3行的name数据

> df.ix[2,'name']
'Jack'

选取a行、c行的第1列，第2列和第4列数据

> df.ix[['a','c'], [0,1,3]]

  name  age isMarried

a  Joe 25.0    yes

c Jack 18.0    no

选取所有未婚者的姓名和年龄

> df.ix[df['isMarried']=='no',['name','age']]

  name  age

c  Jack 18.0

e David 15.0

f Marry 20.0

g Wansi 41.0

i Jason 37.0

j  Even 32.0

4 单元格选取

　　单元格选取包括df.at[]和df.iat[]两种方法。df.at[]和df.iat[]使用时必须输入两个参数，即行索引和列索引，其中df.at[]只能使用标签索引，df.iat[]只能使用整数索引。df.at[]和df.iat[]选取的都是单个单元格（单行单列），所以返回值都为基本数据类型。

4.1 df.at[]

选取b行的name列

> df.at['b','name']

'Mike'

4.2 df.iat[]

选取第2行第1列

> df.iat[1,0]

'Mike'

5 拓展与总结

　　1）选取某一整行（多个整行）或某一整列（多个整列）数据时，可以用df[]、df.loc[]、df.iloc[]，此时df[]的方法书写要简单一些。

　　2）进行区域选取时，如果只能用标签索引，则使用df.loc[]或df.ix[]，如果只能用整数索引，则用df.iloc[]或df.ix[]。不过我看到有资料说，不建议使用df.ix[],因为df.loc[]和df.iloc[]更精确（有吗？我没理解精确在哪，望告知）。

　　3）如果选取单元格，则df.at[]、df.iat[]、df.loc[]、df.iloc[]都可以，不过要注意参数。　　

　　4）选取数据时，返回值存在以下情况：

  • 如果返回值包括单行多列或多行单列时，返回值为Series对象；
  • 如果返回值包括多行多列时，返回值为DataFrame对象；
  • 如果返回值仅为一个单元格（单行单列）时，返回值为基本数据类型，例如str，int等。

　　5）df[]的方式只能选取行和列数据，不能精确到单元格，所以df[]的返回值一定DataFrame或Series对象。

　　6）当使用DataFrame的默认索引（整数索引）时，整数索引即为标签索引。例如，使用上面的data实例化一个DataFrame对象：

> df2 = pd.DataFrame(data)

> df2.loc[1,'name']

'Mike'

> df2.iloc[1,0]

'Mike'
标签：
pandas,df[],df.loc[],df.iloc[],df.ix[],df.at[],df.iat[]
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