python_pandas_dataframe_行列选择_切片操作

SQL中的select是根据列的名称来选取；Pandas则更为灵活，不但可根据列名称选取，还可以根据列所在的position（数字，在第几行第几列，注意pandas行列的position是从0开始）选取。相关函数如下：
1）loc，基于列label，可选取特定行（根据行index）；
2）iloc，基于行/列的position；
3）at，根据指定行index及列label，快速定位DataFrame的元素；
4）iat，与at类似，不同的是根据position来定位的；
5）ix，为loc与iloc的混合体，既支持label也支持position；

实例

import pandas as pdimport numpy as npdf = pd.DataFrame({'total_bill': [16.99, 10.34, 23.68, 23.68, 24.59],                   'tip': [1.01, 1.66, 3.50, 3.31, 3.61],                   'sex': ['Female', 'Male', 'Male', 'Male', 'Female']})# data type of columnsprint df.dtypes# indexesprint df.index# return pandas.Indexprint df.columns# each row, return array[array]print df.valuesprint df
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sex            objecttip           float64total_bill    float64dtype: objectRangeIndex(start=0, stop=5, step=1)Index([u'sex', u'tip', u'total_bill'], dtype='object')[['Female' 1.01 16.99] ['Male' 1.66 10.34] ['Male' 3.5 23.68] ['Male' 3.31 23.68] ['Female' 3.61 24.59]]      sex   tip  total_bill0  Female  1.01       16.991    Male  1.66       10.342    Male  3.50       23.683    Male  3.31       23.684  Female  3.61       24.59

print df.loc[1:3, ['total_bill', 'tip']]print df.loc[1:3, 'tip': 'total_bill']print df.iloc[1:3, [1, 2]]print df.iloc[1:3, 1: 3]
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   total_bill   tip1       10.34  1.662       23.68  3.503       23.68  3.31    tip  total_bill1  1.66       10.342  3.50       23.683  3.31       23.68    tip  total_bill1  1.66       10.342  3.50       23.68    tip  total_bill1  1.66       10.342  3.50       23.68

错误的表示：

print df.loc[1:3, [2, 3]]#.loc仅支持列名操作
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KeyError: 'None of [[2, 3]] are in the [columns]'

print df.loc[[2, 3]]#.loc可以不加列名，则是行选择
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    sex   tip  total_bill2  Male  3.50       23.683  Male  3.31       23.68

print df.iloc[1:3]#.iloc可以不加第几列，则是行选择
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    sex   tip  total_bill1  Male  1.66       10.342  Male  3.50       23.68

print df.iloc[1:3, 'tip': 'total_bill']
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TypeError: cannot do slice indexing on <class 'pandas.indexes.base.Index'> with these indexers [tip] of <type 'str'>

print df.at[3, 'tip']print df.iat[3, 1]print df.ix[1:3, [1, 2]]print df.ix[1:3, ['total_bill', 'tip']]
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3.313.31    tip  total_bill1  1.66       10.342  3.50       23.683  3.31       23.68   total_bill   tip1       10.34  1.662       23.68  3.503       23.68  3.31

print df.ix[[1, 2]]#行选择
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    sex   tip  total_bill1  Male  1.66       10.342  Male  3.50       23.68

print df[1: 3]print df[['total_bill', 'tip']]# print df[1:2, ['total_bill', 'tip']]  # TypeError: unhashable type
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    sex   tip  total_bill1  Male  1.66       10.342  Male  3.50       23.68   total_bill   tip0       16.99  1.011       10.34  1.662       23.68  3.503       23.68  3.314       24.59  3.61

print df[1:3,1:2]
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TypeError: unhashable type

总结

1）.loc,.iloc,.ix,只加第一个参数如.loc([1,2]),.iloc([2:3]),.ix[2]…则进行的是行选择
2）.loc,.at，选列是只能是列名，不能是position
3）.iloc,.iat，选列是只能是position，不能是列名
4）df[]只能进行行选择，或列选择，不能同时进行列选择，列选择只能是列名。