Pandas基本功能之选取索引和过滤

索引、选取和过滤

大部分的查询用法

类型	说明
obj[val]	选取DataFrame的单个列或一组列
obj.ix[val]	选取DataFrame的单个行或一组行
obj.ix[:,val]	选取单个列或列子集
obj.ix[val1,val2]	同时选取行和列
reindex方法	将一个或多个轴匹配到新索引
xs方法	根据标签选取单行或单列，并返回一个Series
icol、irow方法	根据整数位置选取单列或单行，并返回Series
get_value、set_value方法	根据行标签和列标签选取单个值

示例

• Series

obj = Series(np.arange(4.),index=['a','b','c','d'])
obja 0.0
b 1.0
c 2.0
d 3.0
dtype: float64


Series索引查

obj[1]
1.0
obj[1:3]
b 1.0
c 2.0
dtype: float64


Series索引的标签查询，它和切片的区别，不只顾头还顾尾

obj['a':'c']a 0.0
b 1.0
c 2.0
dtype: float64obj['a':'c']=5
obja 5.0
b 5.0
c 5.0
d 3.0
dtype: float64


• DataFrame

操作列进行查询的方式

data = pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4),index=['a','b','c','d'],columns=['one','two','three','four'])
dataonetwothreefour
a0123
b4567
c891011
d12131415


直接操作索引会报错,用索引查必须是切片，选取行

data[0:2]onetwothreefour
a0000
b0567


可以用列索引的标签名字查询

data[['one','two','three']]onetwothree
a012
b456
c8910
d121314


ix操作行进行查询，ix[行,列]

data.ix[['a','b'],['two','four']]twofour
a13
b57


ix查询不只顾头也顾尾

data.ix[:'c',:'two']
onetwo
a01
b45
c89


利用布尔值进行查询

# 行大于7，的前两列，这里边的切片查询依然是顾头不顾尾
data.ix[data.three>7,:2]onetwo
c89
d1213


个人总结查询使用Series操作索引是直接行操作，如果使用DataFrame进行索引默认都是操作列，操作行需要使用ix