Pandas通过index选择并获取行和列

通过指定pandas.DataFrame和pandas.Series的index（下标），可以选择和获取行/列或元素的值。根据[]中指定的值的类型，可以获取的数据会有所不同。

将描述以下内容。

获取pandas.DataFrame的列

• 列名称：将单个列作为pandas.Series获得

• 列名称的列表：将单个或多个列作为pandas.DataFrame获得

获取pandas.DataFrame的行

• 行名・行号的切片：将单行或多行作为pandas.DataFrame获得

获取pandas.Series的值

• 标签名称：获取每种类型的单个元素的值

• 标签名称/编号列表：将单个或多个元素的值作为pandas.Series获得

• 标签名称/数字切片：将单个元素或多个元素的值作为pandas.Series获得

获取pandas.DataFrame元素的值
行名/列名是整数值时的注意事项

在pandas.DataFrame的情况下，如果您不习惯该规范，则会感到困惑，例如，获取列作为列表，获取行作为切片。通过使用at，iat，loc和iloc，可以更清楚地选择范围。您还可以使用pandas.DataFrame，切片列提取元素值，并按行名/行号或列表选择行。

请参阅以下文章。

Pandas获取和修改任意位置的值（at,iat,loc,iloc）

在此示例代码中，read_csv读取并使用以下csv数据。

import pandas as pd

df = pd.read_csv('./data/28/sample_pandas_normal.csv', index_col=0)
print(df)
#          age state  point
# name
# Alice     24    NY     64
# Bob       42    CA     92
# Charlie   18    CA     70
# Dave      68    TX     70
# Ellen     24    CA     88
# Frank     30    NY     57

还可以使用set_index（）将现有的DataFrame列指定为索引。

Pandas.DataFrame,重置列的行名(set_index）

获取pandas.DataFrame的列

列名称：将单个列作为pandas.Series获得

如果仅在[]中指定列名（列标签），则将提取所选列并将其作为pandas.Series获取。

print(df['age'])
print(type(df['age']))
# name
# Alice      24
# Bob        42
# Charlie    18
# Dave       68
# Ellen      24
# Frank      30
# Name: age, dtype: int64
# <class 'pandas.core.series.Series'>

print(df.age)
print(type(df.age))
# name
# Alice      24
# Bob        42
# Charlie    18
# Dave       68
# Ellen      24
# Frank      30
# Name: age, dtype: int64
# <class 'pandas.core.series.Series'>

列名称的列表：将单个或多个列作为pandas.DataFrame获得

如果指定列名列表，则将提取选定的多个列并将其检索为pandas.DataFrame。

print(df[['age', 'point']])
print(type(df[['age', 'point']]))
#          age  point
# name              
# Alice     24     64
# Bob       42     92
# Charlie   18     70
# Dave      68     70
# Ellen     24     88
# Frank     30     57
# <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>

即使在具有一个元素的列表的情况下，它也成为pandas.DataFrame的一列。不是pandas.Series。

print(df[['age']])
print(type(df[['age']]))
#          age
# name        
# Alice     24
# Bob       42
# Charlie   18
# Dave      68
# Ellen     24
# Frank     30
# <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>

如果是切片，它将是一个空的pandas.DataFrame。因为切片被视为行规范（请参见下文）。

print(df['age':'point'])
# Empty DataFrame
# Columns: [age, state, point]
# Index: []

也可以使用loc进行列切片。另外，如果使用iloc，则可以按列号而不是列名（列标签）指定。有关详细信息，请参见以下文章。

Pandas获取和修改任意位置的值（at,iat,loc,iloc

print(df.loc[:, 'age':'point'])
print(type(df.loc[:, 'age':'point']))
#          age state  point
# name                     
# Alice     24    NY     64
# Bob       42    CA     92
# Charlie   18    CA     70
# Dave      68    TX     70
# Ellen     24    CA     88
# Frank     30    NY     57
# <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>

print(df.iloc[:, [0, 2]])
print(type(df.iloc[:, [0, 2]]))
#          age  point
# name               
# Alice     24     64
# Bob       42     92
# Charlie   18     70
# Dave      68     70
# Ellen     24     88
# Frank     30     57
# <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>

获取pandas.DataFrame的行

行名・行号的切片：将单行或多行作为pandas.DataFrame获得

如果在[]中指定切片，则可以提取并获取相应范围内的多行作为pandas.DataFrame。

print(df[1:4])
print(type(df[1:4]))
#          age state  point
# name                    
# Bob       42    CA     92
# Charlie   18    CA     70
# Dave      68    TX     70
# <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>

可以指定一个负值或指定一个步骤，例如start：stop：step。您可以提取并获得奇数或偶数行。

print(df[:-3])
print(type(df[1:-3]))
#          age state  point
# name                     
# Alice     24    NY     64
# Bob       42    CA     92
# Charlie   18    CA     70
# <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>

print(df[::2])
print(type(df[::2]))
#          age state  point
# name                     
# Alice     24    NY     64
# Charlie   18    CA     70
# Ellen     24    CA     88
# <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>

print(df[1::2])
print(type(df[1::2]))
#        age state  point
# name                   
# Bob     42    CA     92
# Dave    68    TX     70
# Frank   30    NY     57
# <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>

如果它不是切片，则它是无用的；如果直接指定行号，则会发生错误。

# print(df[1])
# KeyError: 1

即使只选择了一行，您也可以获得pandas.DataFrame。它不会成为pandas.Series。

print(df[1:2])
print(type(df[1:2]))
#       age state  point
# name                  
# Bob    42    CA     92
# <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>

print(df['Bob':'Ellen'])
print(type(df['Bob':'Ellen']))
#          age state  point
# name                     
# Bob       42    CA     92
# Charlie   18    CA     70
# Dave      68    TX     70
# Ellen     24    CA     88
# <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>

如果使用loc或iloc，则可以为一行单独指定行名和行号，并将其获取为pandas.Series，也可以在列表中选择多行。

print(df.loc['Bob'])
print(type(df.loc['Bob']))
# age      42
# state    CA
# point    92
# Name: Bob, dtype: object
# <class 'pandas.core.series.Series'>

print(df.loc[['Bob', 'Ellen']])
print(type(df.loc[['Bob', 'Ellen']]))
#        age state  point
# name                   
# Bob     42    CA     92
# Ellen   24    CA     88
# <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>

print(df.iloc[[1, 4]])
print(type(df.iloc[[1, 4]]))
#        age state  point
# name                   
# Bob     42    CA     92
# Ellen   24    CA     88
# <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>

获取pandas.Series的值

以以下pandas.Series为例。

s = df['age']
print(s)
# name
# Alice      24
# Bob        42
# Charlie    18
# Dave       68
# Ellen      24
# Frank      30
# Name: age, dtype: int64

标签名称：获取每种类型的单个元素的值

如果标签名称/编号是独立指定的，则可以按原样获得该值。如果是数字，则可以从末尾开始使用负值指定位置。 -1是结尾（最后一个）。

也可以在后面指定标签名称，就像pandas.DataFrame的列名称规范一样。但是，请注意，如果列名与现有方法名或属性名重叠，则将优先使用。

print(s[3])
print(type(s[3]))
# 68
# <class 'numpy.int64'>

print(s['Dave'])
print(type(s['Dave']))
# 68
# <class 'numpy.int64'>

print(s[-1])
print(type(s[-1]))
# 30
# <class 'numpy.int64'>

print(s.Dave)
print(type(s.Dave))
# 68
# <class 'numpy.int64'>

标签名称/编号列表：将单个或多个元素的值作为pandas.Series获得
在列表的情况下，可以将多个选定的值作为pandas.Series获得。

print(s[[1, 3]])
print(type(s[[1, 3]]))
# name
# Bob     42
# Dave    68
# Name: age, dtype: int64
# <class 'pandas.core.series.Series'>

print(s[['Bob', 'Dave']])
print(type(s[['Bob', 'Dave']]))
# name
# Bob     42
# Dave    68
# Name: age, dtype: int64
# <class 'pandas.core.series.Series'>

对于具有1个元素的列表，它是pandas.Series，具有1个元素，而不是元素本身。

print(s[[1]])
print(type(s[[1]]))
# name
# Bob    42
# Name: age, dtype: int64
# <class 'pandas.core.series.Series'>

print(s[['Bob']])
print(type(s[['Bob']]))
# name
# Bob    42
# Name: age, dtype: int64
# <class 'pandas.core.series.Series'>

标签名称/数字切片：将单个元素或多个元素的值作为pandas.Series获得

在切片的情况下，可以将多个选定值作为pandas.Series获得。如果是标签名称的一部分，则还会选择停止线。

print(s[1:3])
print(type(s[1:3]))
# name
# Bob        42
# Charlie    18
# Name: age, dtype: int64
# <class 'pandas.core.series.Series'>

print(s['Bob':'Dave'])
print(type(s['Bob':'Dave']))
# name
# Bob        42
# Charlie    18
# Dave       68
# Name: age, dtype: int64
# <class 'pandas.core.series.Series'>

当选择一个元件，它变得与pandas.Series一种元素。

print(s[1:2])
print(type(s[1:2]))
# name
# Bob    42
# Name: age, dtype: int64
# <class 'pandas.core.series.Series'>

print(s['Bob':'Bob'])
print(type(s['Bob':'Bob']))
# name
# Bob    42
# Name: age, dtype: int64
# <class 'pandas.core.series.Series'>

获取pandas.DataFrame元素的值

通过从pandas.DataFrame中提取pandas.Series，然后从该pandas.Series中选择并获取值，可以从pandas.DataFrame中获取元素值。

print(df['age']['Alice'])
# 24

还可以组合切片和列表以提取任何范围。

print(df['Bob':'Dave'][['age', 'point']])
#          age  point
# name              
# Bob       42     92
# Charlie   18     70
# Dave      68     70

但是，这种重复索引引用（[&hellip;]）的方法称为链式索引，因此不建议使用，因为在为选择分配值时可能发生SettingWithCopyWarning。 &hellip;

可以使用at，iat，loc和iloc一次指定行和列。这是优选的。

print(df.at['Alice', 'age'])
# 24

print(df.loc['Bob':'Dave', ['age', 'point']])
#          age  point
# name               
# Bob       42     92
# Charlie   18     70
# Dave      68     70

行名/列名是整数值时的注意事项

在到目前为止的示例中，行名/列名是字符串，但是当行名/列名是整数值时要小心。

以下面的pandas.DataFrame为例。

df = pd.DataFrame([[0, 10, 20], [30, 40, 50], [60, 70, 80]],
                 index=[2, 0, 1], columns=[1, 2, 0])
print(df)
#     1   2   0
# 2   0  10  20
# 0  30  40  50
# 1  60  70  80

在[标量值]和[列表]的情况下，指定的值被视为列名。

print(df[0])
# 2    20
# 0    50
# 1    80
# Name: 0, dtype: int64

print(df[[0, 2]])
#     0   2
# 2  20  10
# 0  50  40
# 1  80  70

对于&ldquo;切片&rdquo;，将指定的值视为行号，而不是行名。负值也可以使用。 打印（df [：2]）

print(df[:2])
#     1   2   0
# 2   0  10  20
# 0  30  40  50

print(df[-2:])
#     1   2   0
# 0  30  40  50
# 1  60  70  80

使用loc（行名）iloc（行号）来明确指定它是行名还是行号。

print(df.loc[:2])
#    1   2   0
# 2  0  10  20

print(df.iloc[:2])
#     1   2   0
# 2   0  10  20
# 0  30  40  50

s = df[2]
print(s)
# 2    10
# 0    40
# 1    70
# Name: 2, dtype: int64

pandas.Series认为指定的值是标签名称而不是数字。

print(s[0])
# 40

使用at和iat可以清楚地指定标签名称或编号。 loc和iloc很好，但是at和iat更快。

print(s.at[0])
# 40

print(s.iat[0])
# 10

特别要注意的是，如果尝试获取最后一个值并尝试获取[-1]，它将被视为对名为-1的标签的值的选择。确定，如果您使用iat。

# print(s[-1])
# KeyError: -1

print(s.iat[-1])
# 70

这样，当行名和列名是整数值时，最好使用at，iat，loc和iloc以避免混淆。

来源：https://blog.csdn.net/qq_18351157/article/details/109652320