python中df是什么_python数据分析之pandas数据选取：df[] df.loc[] df.iloc[] df.ix[] df.at[] df.iat[]...

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。

>>> importpandas as pd

>>> importnumpy 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 1yes

b Mike 32.00 yes

c Jack 18.0 1no

d Rose NaN 1yes

e David 15.00 no

f Marry 20.0 1no

g Wansi 41.00 no

h Sidy NaN 0 yes

i Jason 37.0 1no

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 1yes

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 1yes

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 1yes

b Mike 32.00 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 32.00 yes

g Wansi 41.00 no

i Jason 37.0 1no

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 32.00 yes

g Wansi 41.00 no

i Jason 37.0 1no

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 41.00 no

i Jason 37.0 1no

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 32.00 yes

f Marry 20.0 1no

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 25.0b Mike 32.0c Jack 18.0d Rose NaN

e David 15.0f Marry 20.0g Wansi 41.0h Sidy NaN

i Jason 37.0j Even 32.0

c）callable对象

选取第一列

>>> df[lambdadf: 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 25gender 1isMarried 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 1yes

b Mike 32.00 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 1yes

b Mike 32.00 yes

c Jack 18.0 1no

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 1yes

b Mike 32.00 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 32.00 yes

g Wansi 41.00 no

i Jason 37.0 1no

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 32.00 yes

g Wansi 41.00 no

i Jason 37.0 1no

j Even 32.00 no

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

name age gender isMarried

b Mike 32.00 yes

g Wansi 41.00 no

i Jason 37.0 1no

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 32.00 yes

g Wansi 41.00 no

i Jason 37.0 1no

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 25.0b Mike 32.0c Jack 18.0d Rose NaN

e David 15.0f Marry 20.0g Wansi 41.0h Sidy NaN

i Jason 37.0j 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 25.0yes

b Mike 32.0yes

c Jack 18.0no

d Rose NaN yes

e David 15.0no

f Marry 20.0no

g Wansi 41.0no

h Sidy NaN yes

i Jason 37.0no

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 1b Mike 32.00

c Jack 18.0 1d Rose NaN 1e David 15.00

f Marry 20.0 1g Wansi 41.00

h Sidy NaN 0

i Jason 37.0 1j 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 32.0g Wansi 41.0i Jason 37.0j 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 32.0f Marry 20.0

3.2 df.iloc[]

1）行选取

选取第2行

>>> df.iloc[1, :]

name Mike

age 32gender 0

isMarried yes

Name: b, dtype: object

选取前3行

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

name age gender isMarried

a Joe 25.0 1yes

b Mike 32.00 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 32.00 yes

d Rose NaN 1yes

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 1yes

b Mike 32.00 yes

c Jack 18.0 1 no

2）列选取

选取第2列

>>> df.iloc[:, 1]

a 25.0b 32.0c 18.0d NaN

e 15.0f 20.0g 41.0h NaN

i 37.0j 32.0Name: age, dtype: float64

选取前3列

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

name age gender

a Joe 25.0 1b Mike 32.00

c Jack 18.0 1d Rose NaN 1e David 15.00

f Marry 20.0 1g Wansi 41.00

h Sidy NaN 0

i Jason 37.0 1j Even 32.00

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 1yes

b Mike 0 yes

c Jack 1no

d Rose 1yes

e David 0 no

f Marry 1no

g Wansi 0 no

h Sidy 0 yes

i Jason 1no

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 1b Mike 32.00

c Jack 18.0 1d Rose NaN 1e David 15.00

f Marry 20.0 1g Wansi 41.00

h Sidy NaN 0

i Jason 37.0 1j 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 1b Mike 32.00

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 25.0yes

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 18.0e David 15.0f Marry 20.0g Wansi 41.0i Jason 37.0j 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'