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pandas数据选择——基于iloc、loc等方法达到数据选择的多样性

程序员文章站 2022-06-22 16:35:09
基于pandas的数据索引,采用iloc、loc方法等进行数据的普通索引、布尔索引、切片索引的联用,进而得到对不同列、行、多列、多行、指定列与行数据的选取...

数据选择

1 列选择

1.1 选择某一列/某几列

在Python中我们要想获取某列只需要在表df后面的方括号中指明要选择的列名即可。如果是一列,则只需要传入一个列名;
如果是同时选择多列,则传入多个列名即可,多个列名用一个list存起来

import pandas as pd
df = pd.read_excel(r"D:\testdata\data.xlsx") 
print(df.head())
   实际价格(元)  运费(元)  数量  实际支付(元)      状态          商品SKU信息       省      市  \
0    218.9    0.0   1    218.9  已付款未发货       金色110cm 1个  内蒙古自治区  呼伦贝尔市   
1    218.9    0.0   1    218.9    交易关闭       金色120cm 1个  内蒙古自治区  呼伦贝尔市   
2    328.9    0.0   1    328.9    交易取消           米白S 1个     山东省    枣庄市   
3    218.9    0.0   1    218.9    交易关闭  黑色M 105-120斤 1个     浙江省    嘉兴市   
4    185.9    0.0   1    185.9  已付款未发货           黑色L 1个     陕西省    咸阳市   

        区       会员等级   优惠信息 是否白付美支付  货款退款金额  运费退款金额               退款完成时间  
0  新巴尔虎右旗  获取会员信息失败!  无优惠信息       否     0.0     0.0                  NaN  
1  新巴尔虎右旗  获取会员信息失败!  无优惠信息       否   218.9     0.0  2020-11-12 09:35:43  
2     薛城区  获取会员信息失败!  无优惠信息       否     0.0     0.0                  NaN  
3     桐乡市  获取会员信息失败!  无优惠信息       否   218.9     0.0  2020-11-12 06:37:25  
4     杨陵区  获取会员信息失败!  无优惠信息       是     0.0     0.0                  NaN  
print(df["省"].head())
0    内蒙古自治区
1    内蒙古自治区
2       山东省
3       浙江省
4       陕西省
Name: 省, dtype: object
print(df[["省","市"]].head())
        省      市
0  内蒙古自治区  呼伦贝尔市
1  内蒙古自治区  呼伦贝尔市
2     山东省    枣庄市
3     浙江省    嘉兴市
4     陕西省    咸阳市

除了传入具体的列名,我们还可以传入具体列的位置,即第几列,对数据进行选取,通过传入位置来获取数据时需要用到iloc方法

df.iloc[:,1:6].head() # 选取第1-5列的前五行数据
运费(元) 数量 实际支付(元) 状态 商品SKU信息
0 0.0 1 218.9 已付款未发货 金色110cm 1个
1 0.0 1 218.9 交易关闭 金色120cm 1个
2 0.0 1 328.9 交易取消 米白S 1个
3 0.0 1 218.9 交易关闭 黑色M 105-120斤 1个
4 0.0 1 185.9 已付款未发货 黑色L 1个
df.iloc[:,[1,5]].head() # 选取第一列、第五列的前五行数据
运费(元) 商品SKU信息
0 0.0 金色110cm 1个
1 0.0 金色120cm 1个
2 0.0 米白S 1个
3 0.0 黑色M 105-120斤 1个
4 0.0 黑色L 1个

iloc 后的方括号中逗号之前的部分表示要获取的行的位置,只输入一个冒号,不输入任何数值表示获取所有的行;逗号之后的方括号表示要获取的列的位置,列的位置同样是也是从0开始计数。

loc、iloc、ix方法的使用:

loc:值索引通过选取行(列)标签索引数据,通过行索引 “Index” 中的具体值来取行数据
iloc:位置索引,通过选取行(列)位置编号索引数据,列表形式
ix:既可以通过行(列)标签索引数据,也可以通过行(列)位置编号索引数据

df.loc[:,"省":"区"].head() # 选取省,市,区的前五行数据
0 内蒙古自治区 呼伦贝尔市 新巴尔虎右旗
1 内蒙古自治区 呼伦贝尔市 新巴尔虎右旗
2 山东省 枣庄市 薛城区
3 浙江省 嘉兴市 桐乡市
4 陕西省 咸阳市 杨陵区
df.loc[:,["省","市","区"]].head() # 选取省,市,区的前五行数据
0 内蒙古自治区 呼伦贝尔市 新巴尔虎右旗
1 内蒙古自治区 呼伦贝尔市 新巴尔虎右旗
2 山东省 枣庄市 薛城区
3 浙江省 嘉兴市 桐乡市
4 陕西省 咸阳市 杨陵区

1.2 选择连续的某几列

df.iloc[:,1:5].head()  # 选取连续的第1到4列
运费(元) 数量 实际支付(元) 状态
0 0.0 1 218.9 已付款未发货
1 0.0 1 218.9 交易关闭
2 0.0 1 328.9 交易取消
3 0.0 1 218.9 交易关闭
4 0.0 1 185.9 已付款未发货

iloc后的方括号中逗号之前的表示选择的行,当只传入一个冒号时,表示选择所有行;
逗号后面表示要选择列的位置区间,1:5表示选择第2列到第5列之间的值(包含第2列但不包含第5列),我们把这种通过传入一个位置区间来获取数据的方式称为切片索引。

1.3 利用loc、iloc提取指定行、列数据

df.loc[[0,3],["省","市"]] # 选取第0行与第3行的省与市的数据
0 内蒙古自治区 呼伦贝尔市
3 浙江省 嘉兴市
df.iloc[[0,3],[6,7]]  # 选取第0行与第3行的省与市的数据
0 内蒙古自治区 呼伦贝尔市
3 浙江省 嘉兴市

1.4 利用loc函数,根据某个数据来提取数据所在的行

df.loc[df["省"]=="内蒙古自治区"]
实际价格(元) 运费(元) 数量 实际支付(元) 状态 商品SKU信息 会员等级 优惠信息 是否白付美支付 货款退款金额 运费退款金额 退款完成时间
0 218.9 0.0 1 218.9 已付款未发货 金色110cm 1个 内蒙古自治区 呼伦贝尔市 新巴尔虎右旗 获取会员信息失败! 无优惠信息 0.0 0.0 NaN
1 218.9 0.0 1 218.9 交易关闭 金色120cm 1个 内蒙古自治区 呼伦贝尔市 新巴尔虎右旗 获取会员信息失败! 无优惠信息 218.9 0.0 2020-11-12 09:35:43
52 199.0 0.0 1 199.0 交易取消 黑色M 105-120斤 1个 内蒙古自治区 呼和浩特市 清水河县 获取会员信息失败! 无优惠信息 0.0 0.0 NaN

传入多个条件, 连接符号 &

df.loc[(df["省"]=="内蒙古自治区")&(df["商品SKU信息"]=="黑色M 105-120斤 1个")]
实际价格(元) 运费(元) 数量 实际支付(元) 状态 商品SKU信息 会员等级 优惠信息 是否白付美支付 货款退款金额 运费退款金额 退款完成时间
52 199.0 0.0 1 199.0 交易取消 黑色M 105-120斤 1个 内蒙古自治区 呼和浩特市 清水河县 获取会员信息失败! 无优惠信息 0.0 0.0 NaN

1.5 选择单列多行、多列多行

df["状态"][0:3]  # 选择状态列第0到2行
0    已付款未发货
1      交易关闭
2      交易取消
Name: 状态, dtype: object
df[["状态","商品SKU信息"]][0:3] # 选择状态列、商品SKU信息列的第0到2行
状态 商品SKU信息
0 已付款未发货 金色110cm 1个
1 交易关闭 金色120cm 1个
2 交易取消 米白S 1个

2 行选择

2.1 选择某一行/某几行

在Python中,获取行的方式主要有两种,一种是普通索引,即传入具体行索引的名称,需要用到loc方法;另一种是位置索引,即传入具体的行数,需要用到iloc方法。

df.loc[1]    #  选取索引值为1的行(第2行)
实际价格(元)                  218.9
运费(元)                        0
数量                           1
实际支付(元)                  218.9
状态                        交易关闭
商品SKU信息             金色120cm 1个
省                       内蒙古自治区
市                        呼伦贝尔市
区                       新巴尔虎右旗
会员等级                 获取会员信息失败!
优惠信息                     无优惠信息
是否白付美支付                      否
货款退款金额                   218.9
运费退款金额                       0
退款完成时间     2020-11-12 09:35:43
Name: 1, dtype: object
df.loc[[1,3],["订单编号","物品名称"]]  # 提取index为'1','3',列名为'订单编号','物品名称'中的数据
订单编号 物品名称
1 96941475341528 【叶子yzzz】叶子专享】DSR08B0660鸭鸭男童羽绒服
3 96940910667716 【叶子yzzz】鸭鸭新款女装羽绒服DRH06B0050
df.iloc[[1,3]]  # 选取行索引为1 与 3 的行数据
实际价格(元) 运费(元) 数量 实际支付(元) 状态 商品SKU信息 会员等级 优惠信息 是否白付美支付 货款退款金额 运费退款金额 退款完成时间
1 218.9 0.0 1 218.9 交易关闭 金色120cm 1个 内蒙古自治区 呼伦贝尔市 新巴尔虎右旗 获取会员信息失败! 无优惠信息 218.9 0.0 2020-11-12 09:35:43
3 218.9 0.0 1 218.9 交易关闭 黑色M 105-120斤 1个 浙江省 嘉兴市 桐乡市 获取会员信息失败! 无优惠信息 218.9 0.0 2020-11-12 06:37:25

2.2 选择满足条件的行

在Python中,我们直接在表名后面指明哪列要满足什么条件,就可以把满足条件的数据筛选出来。

df["实际价格(元)"]>200 # 判断实际价格是否大于200,返回True,False
0      True
1      True
2      True
3      True
4     False
      ...  
83     True
84     True
85     True
86     True
87     True
Name: 实际价格(元), Length: 88, dtype: bool
df[df["实际价格(元)"]>200].head()  # 选择实际价格大于200的前5行数据
实际价格(元) 运费(元) 数量 实际支付(元) 状态 商品SKU信息 会员等级 优惠信息 是否白付美支付 货款退款金额 运费退款金额 退款完成时间
0 218.9 0.0 1 218.9 已付款未发货 金色110cm 1个 内蒙古自治区 呼伦贝尔市 新巴尔虎右旗 获取会员信息失败! 无优惠信息 0.0 0.0 NaN
1 218.9 0.0 1 218.9 交易关闭 金色120cm 1个 内蒙古自治区 呼伦贝尔市 新巴尔虎右旗 获取会员信息失败! 无优惠信息 218.9 0.0 2020-11-12 09:35:43
2 328.9 0.0 1 328.9 交易取消 米白S 1个 山东省 枣庄市 薛城区 获取会员信息失败! 无优惠信息 0.0 0.0 NaN
3 218.9 0.0 1 218.9 交易关闭 黑色M 105-120斤 1个 浙江省 嘉兴市 桐乡市 获取会员信息失败! 无优惠信息 218.9 0.0 2020-11-12 06:37:25
7 416.9 0.0 1 416.9 交易关闭 豆绿色S(90-105斤) 1个 湖南省 衡阳市 耒阳市 获取会员信息失败! 无优惠信息 416.9 0.0 2020-11-12 08:47:19

传入多个条件, 连接符号 &

df[(df["实际价格(元)"]>200) & (df["实际支付(元)"]<300)]   #  选择实际价格大于200和实际支付小于300的行
实际价格(元) 运费(元) 数量 实际支付(元) 状态 商品SKU信息 会员等级 优惠信息 是否白付美支付 货款退款金额 运费退款金额 退款完成时间
0 218.9 0.0 1 218.9 已付款未发货 金色110cm 1个 内蒙古自治区 呼伦贝尔市 新巴尔虎右旗 获取会员信息失败! 无优惠信息 0.0 0.0 NaN
1 218.9 0.0 1 218.9 交易关闭 金色120cm 1个 内蒙古自治区 呼伦贝尔市 新巴尔虎右旗 获取会员信息失败! 无优惠信息 218.9 0.0 2020-11-12 09:35:43
3 218.9 0.0 1 218.9 交易关闭 黑色M 105-120斤 1个 浙江省 嘉兴市 桐乡市 获取会员信息失败! 无优惠信息 218.9 0.0 2020-11-12 06:37:25

2.2 普通索引+普通索引选择指定的行和列

普通索引+普通索引就是通过同时传入行和列的索引名称进行数据选择,需要用到loc方法

loc方法中的第一对方括号表示行索引的选择,传入行索引名称;loc方法中的第二对方括号表示列索引的选择,传入列索引名称

df.loc[[1,3,5],["实际价格(元)","实际支付(元)"]]   #  选择索引值为1,3,5的实际价格和实际支付的行数据
实际价格(元) 实际支付(元)
1 218.9 218.9
3 218.9 218.9
5 196.9 196.9

2.3 位置索引+位置索引选择指定的行和列

位置索引+位置索引是通过同时传入行、列索引的位置来获取数据,需要用到iloc方法

在iloc方法中的第一对方括号表示行索引的选择,传入要选择行索引的位置;第二对方括号表示列索引的选择,传入要选择列索引的位置。行和列索引的位置都是从0开始计数

df.iloc[[1,3,5],[3,4,5]]   # 选择行索引位置为1,3,5的列索引位置为3,4,5的行数据
实际支付(元) 状态 商品SKU信息
1 218.9 交易关闭 金色120cm 1个
3 218.9 交易关闭 黑色M 105-120斤 1个
5 196.9 交易关闭 黑色M 1个

2.4 布尔索引+普通索引选择指定的行和列

布尔索引+普通索引是先对表进行布尔索引选择行,然后通过普通索引选择列

df[df["实际价格(元)"]>200][["运费(元)","数量","实际价格(元)"]]
运费(元) 数量 实际价格(元)
0 0.0 1 218.9
1 0.0 1 218.9
2 0.0 1 328.9
3 0.0 1 218.9
7 0.0 1 416.9
9 0.0 1 328.9
11 0.0 1 2199.0
41 0.0 1 2199.0
44 0.0 1 2199.0
69 0.0 1 2199.0
83 0.0 1 2199.0
84 0.0 1 658.9
85 0.0 1 328.9
86 0.0 1 328.9
87 0.0 1 328.9

2.5 切片索引+切片索引选择指定的行和列

切片索引+切片索引是通过同时传入行、列索引的位置区间进行数据选择

df.iloc[0:3,1:3]
运费(元) 数量
0 0.0 1
1 0.0 1
2 0.0 1

2.6 切片索引+普通索引选择指定的行和列

df[["实际价格(元)","实际支付(元)"]].iloc[0:2]
实际价格(元) 实际支付(元)
0 218.9 218.9
1 218.9 218.9

本文地址:https://blog.csdn.net/FGH333xwy/article/details/110431919