[Pandas]資料選取/資料切片
在對資料做相應操作之前，我們要先篩選出所需的資料，pandas提供了一些方法方便我們選取資料，這裡主要講解dataFrame型別的資料選取，Series型別用法類似，可以查閱文件中的相關屬性。
pandas主要提供了三種屬性用來選取行/列資料：
| 屬性名 | 屬性 |
|---|---|
| ix | 根據整數索引或者行標籤選取資料 |
| iloc | 根據位置的整數索引選取資料 |
| loc | 根據行標籤選取資料 |
在 0.20.0版本不支援ix這種混合選取的方法
這三種屬性，既可以讓我們獲取整行/整列的資料，也可以讓我們選取符合標準的行/列資料。下面舉一些小例子來說明，更加豐富的例子可以看參考資料中*[pandas 0.23.4 documentation —— Indexing and Selecting Data]*
1. iloc
df.iloc[引數]
iloc提供了五種引數形式
| input | example | output |
|---|---|---|
| 整數(行索引) | df.iloc[5] | 選取第6行資料 |
| 整數陣列 | df.iloc[[1,3,5]] | 選取第2,4,6行資料 |
| 整數切片 | df.iloc[1:3] | 選取2~4行資料(不包含第4行資料) |
| 布林值陣列 | df.iloc[[True,False,True] | 選取第1,3行資料 |
| 函式 | df.iloc[(df[‘one’]>10).tolist()] | 選取’one’這列大於10的那一行資料 |
注意：iloc接受有返回值的函式作為引數，但要保證函式返回的是整數/整數list
，布林值/布林list如果直接執行 df.iloc[df[‘one’]>10]
則會報錯 NotImplementedError: iLocation based boolean indexing on an integer type is not available
因為df[‘one’] > 10 返回的是 series型別的資料
除此之外，還可以進行組合切片
| input | example | output |
|---|---|---|
| 整數(行索引) | df.iloc[5,1] | 選取第6行，第2列的資料 |
| 整數陣列 | df.iloc[[1,3],[1,2]] | 選取第2,4行；2,3列的資料 |
| 整數切片 | df.iloc[1:3,1:3] | 選取第2,3行；2,3列的資料 |
| 布林值陣列 | df.iloc[[True,True,False],[True,False,True]] | 選取第1,2行；1,3列的資料 |
要注意的是，我們用df[引數]也可以進行切片，但這種方式容易引起chained indexing 問題。除此之外，**df[lable1][lable2]**的操作是線性的，對lable2的選取是在df[lable1]的基礎上進行，速度相對較慢。所以在對資料進行切片的時候儘量使用iloc這類的方法
2. loc
loc也提供了五種引數形式
| input | example（摘自官方文件） | output |
|---|---|---|
| 行標籤 | df.loc[‘viper’] | 選取viper那一行 |
| 行標籤陣列 | df.loc[[‘viper’, ‘sidewinder’]] | 選取行標籤為viper、sidewinder |
| 行標籤切片 | df.loc[‘cobra’:‘viper’, ‘max_speed’] | 選取從cobra到viper行的max_speed列 |
| 布林值陣列 | df.loc[[False, False, True]] | — |
| 函式 | df.loc[df[‘shield’] > 6, [‘max_speed’]] | 選取shield列大於6的那一行的max_speed資料 |
注意 df.loc[df[‘one’]>10]這樣的寫法是可以正常選出one列大於10的資料
3. ix
ix支援基於混合整數和標籤的訪問，它支援.loc和iloc的任何輸入，還支援浮點標籤。
4. values
df.values
執行該屬性，會將DataFrame中資料以ndarray的型別返回回來, 所以我們在此基礎上利用索引選取相應的行資料
df = pd.read_excel('test.xlsx')
print(df)
結果
print(df.values)
結果
print(df.values[1]) #選取第2行的資料
結果
5. at
訪問行/列標籤對的單個值。
6. iat
按整數位置訪問行/列對的單個值。
參考資料
[pandas 0.23.4 documentation —— Indexing and Selecting Data]
http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#indexing-integer
[pandas 0.23.4 documentation —— DataFrame ]
http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.html
[部落格: pandas中Dataframe的查詢方法（[], loc, iloc, at, iat, ix）]
https://blog.csdn.net/wr339988/article/details/65446138
[pandas 0.23.4 documentation —— Returning a view versus a copy]
http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#indexing-view-versus-copy
[stack overflow —— pandas iloc vs ix vs loc explanation, how are they different?]
[stack overflow —— When to use iloc and loc for boolean]
https://stackoverflow.com/questions/51585502/when-to-use-iloc-and-loc-for-boolean