最后一篇：玩转Pandas取数

公众号：尤而小屋
作者：Peter
编辑：Peter

大家好，我是Peter~

这将是DataFrame数据筛选的最后一篇文章，重点介绍的是3对函数的使用：

• iloc和loc，最为重要，经常使用的一对函数
• at和iat
• any和all

如果想学习更多的内容，pandas官网值得一试。

一、扩展阅读

Pandas取数的方法真的是五花八门，有很多的函数和技巧需要我们去掌握和自己平时积累。之前的2篇文章分别是：

二、模拟数据

本文中模拟了两份数据：

• 第一份的索引为字符类型
• 第二份的索引使用的是默认数值型

import pandas as pd
import numpy as np

# 第一份模拟数据df0

df0 = pd.DataFrame(
    [[101, 102, 140], [114, 95, 67], [87, 128, 117]],
    index=['语文', '数学', '英语'],
    columns=['小明', '小红',"小孙"])

df0

#  第二份模拟数df

df = pd.DataFrame({
    "name":['小明','小王','张菲','关宇','孙小小','王建国','刘蓓'],
    "sex":['男','女','女','男','女','男','女'],
    "age":[20,23,18,21,25,21,24],
    "score":[np.nan,600,550,np.nan,610,580,634],  # 缺失两条数据
    "address":[
        "广东省深圳市南山区",
        np.nan,  # 数据缺失
        "湖南省长沙市雨花区",
        "北京市东城区",
        "广东省广州市白云区",
        "湖北省武汉市江夏区",
        "广东省深圳市龙华区"
        ]
})

df

三、iloc和loc

iloc是通过数值来进行筛选，loc是通过属性或者行索引名来进行筛选

3.1 iloc

直接指定数值，取出单行记录

# 1、使用数值

df1 = df.iloc[1]  # 单个数值取出的行记录
df1

# 结果
name          小王
sex            女
age           23
score      600.0
address      NaN
Name: 1, dtype: object

使用冒号表示全部

df1 = df.iloc[1,:]  # :冒号表示全部
df1

# 结果
name          小王
sex            女
age           23
score      600.0
address      NaN
Name: 1, dtype: object

还可以使用切片来取数：

df1 = df.iloc[:3]  # 取出前3行记录
df1

取出非连续的多行记录：

df2 = df.iloc[[1,2,4]]  # 取出多行记录
df2

	name	sex	age	score	address
1	小王	女	23	600.0	NaN
2	张菲	女	18	550.0	湖南省长沙市雨花区
4	孙小小	女	25	610.0	广东省广州市白云区

# 2、取出行记录的部分列属性

df3 = df.iloc[2,0:2]
df3

# 结果
name    张菲
sex      女
Name: 2, dtype: object

# 列方向上使用切片，步长为2

df4 = df.iloc[2,0:5:2]  
df4

# 结果
name              张菲
age               18
address    湖南省长沙市雨花区
Name: 2, dtype: object

# 行索引为2，列索引号为1 和 3

df5 = df.iloc[2,[1,3]]  
df5

# 结果
sex          女
score    550.0
Name: 2, dtype: object

# 3、取出具体的值

df6 = df.iloc[2,4]
df6

# 结果
'湖南省长沙市雨花区'

在行和列方向上同时使用切片，还可以指定步长：

# 4、行和列方向同时使用切片

df7 = df.iloc[0:4,0:6:2]
df7

和原数据进行对比一下：

！！！一个非常有用的方法：np.r_，帮助我们取出非连续的列属性

# 5、取出不连续的行列数据，使用np.r_

df8 = df.iloc[:, np.r_[0,2:4]]
df8

	name	age	score
0	小明	20	NaN
1	小王	23	600.0
2	张菲	18	550.0
3	关宇	21	NaN
4	孙小小	25	610.0
5	王建国	21	580.0
6	刘蓓	24	634.0

df9 = df.iloc[np.r_[0,2:4],:]
df9

	name	sex	age	score	address
0	小明	男	20	NaN	广东省深圳市南山区
2	张菲	女	18	550.0	湖南省长沙市雨花区
3	关宇	男	21	NaN	北京市东城区

3.2 loc

使用的行索引名或者列属性直接来取数

# 1、取出单个列

df10 = df.loc[:,"name"]  
df10

0     小明
1     小王
2     张菲
3     关宇
4    孙小小
5    王建国
6     刘蓓
Name: name, dtype: object

# 2、取出多个列

df11 = df.loc[:,["name","age"]]  
df11


#  3、使用数值，取出第一行，索引为0

df12 = df.loc[0]
df12

name              小明
sex                男
age               20
score            NaN
address    广东省深圳市南山区
Name: 0, dtype: object

# 4、取出索引为0，1，3的行记录，此时列字段是全部保留

df13 = df.loc[[0,1,3]]
df13

# 使用冒号:，表示全部列，效果同上

df14 = df.loc[[0,1,3],:]  
df14

# 5、取出部分行和部分列

df15 = df.loc[[0,1,3],["name","sex","score"]]
df15

# 6、!!!使用索引切片：同时包含起止位置

df16 = df.loc[0:3]
df16

df.loc[:]  # 表示所有数据

# 7、列筛选的时候，必须有行元素

# 所有行的name和score两列
df17 = df.loc[:,["name","score"]]
df17

	name	score
0	小明	NaN
1	小王	600.0
2	张菲	550.0
3	关宇	NaN
4	孙小小	610.0
5	王建国	580.0
6	刘蓓	634.0

# 所有行的age及后面全部列

df18 = df.loc[:,"age":]
df18

	age	score	address
0	20	NaN	广东省深圳市南山区
1	23	600.0	NaN
2	18	550.0	湖南省长沙市雨花区
3	21	NaN	北京市东城区
4	25	610.0	广东省广州市白云区
5	21	580.0	湖北省武汉市江夏区
6	24	634.0	广东省深圳市龙华区

# 8、部分行，age及其后面的全部列

# 谨记：包含起止位置，这是和python切片不同的地方

df19 = df.loc[1:3,"age":]
df19

	age	score	address
1	23	600.0	NaN
2	18	550.0	湖南省长沙市雨花区
3	21	NaN	北京市东城区

# 9、针对非数值型行索引的取数

df20 = df0.loc["语文"]
df20

小明    101
小红    102
小孙    140
Name: 语文, dtype: int64

# 10、注意两个方括号取出的是DataFrame数据，单个括号是Series型数据

df0.loc[["语文"]]

	小明	小红	小孙
语文	101	102	140

df0.loc[["语文","英语"]]

	小明	小红	小孙
语文	101	102	140
英语	87	128	117

# 11、取出部分行和列数据

df21 = df0.loc[["语文","英语"],"小明"]  
df21

语文    101
英语     87
Name: 小明, dtype: int64

df0.loc[["语文","英语"],["小明","小孙"]]  

	小明	小孙
语文	101	140
英语	87	117

# 12、直接使用行索引名来取数

df0.loc[["语文","英语"]]

	小明	小红	小孙
语文	101	102	140
英语	87	128	117

3.3 两者对比

df.loc[[1,2]]

	name	sex	age	score	address
1	小王	女	23	600.0	NaN
2	张菲	女	18	550.0	湖南省长沙市雨花区

df.iloc[[1,2]]

	name	sex	age	score	address
1	小王	女	23	600.0	NaN
2	张菲	女	18	550.0	湖南省长沙市雨花区

# 指定我们需要的列属性名

df.loc[[1,2],["name","score"]]  

	name	score
1	小王	600.0
2	张菲	550.0

# 取出第1和2行，0和3列

df.iloc[[1,2],np.r_[0,3]]

	name	score
1	小王	600.0
2	张菲	550.0

四、at和iat

4.1 at

at函数类似于loc，但是at函数取出的仅仅是一个值

df22 = df.at[4,"sex"]
df22

'女'

df.at[2,"name"]

'张菲'

df0

	小明	小红	小孙
语文	101	102	140
数学	114	95	67
英语	87	128	117

# 同时指定索引和列名

df23 = df0.at['语文','小孙']
df23

140

# at、loc连用

df.loc[1].at['age']

23

df

	name	sex	age	score	address
0	小明	男	20	NaN	广东省深圳市南山区
1	小王	女	23	600.0	NaN
2	张菲	女	18	550.0	湖南省长沙市雨花区
3	关宇	男	21	NaN	北京市东城区
4	孙小小	女	25	610.0	广东省广州市白云区
5	王建国	男	21	580.0	湖北省武汉市江夏区
6	刘蓓	女	24	634.0	广东省深圳市龙华区

# 列名为name的第4个元素
df.name.at[4]   

'孙小小'

4.2 iat

和iloc一样，仅仅支持对数字索引操作

df24 = df.iat[2,4]
df24

'湖南省长沙市雨花区'

df.loc[2].iat[4]

'湖南省长沙市雨花区'

df.iloc[2].iat[4]

'湖南省长沙市雨花区'

五、any和all

• any：如果至少有一个为True，则为True
• all：需要所有结果为True，才会为True

当传入的axis=1，会按照行进行查询；axis=0表示按照列查询

5.1 在Series数据的比较

# 两个False通过any结果为False

pd.Series([False, False]).any()   # False

pd.Series([True, False]).any()  # True

pd.Series([True, False]).all()  # False

# any：是否跳过空值

pd.Series([np.nan]).any()  # False

pd.Series([np.nan]).any(skipna=False)  # True

# all：是否跳过空值

pd.Series([np.nan]).all()  # True

pd.Series([np.nan]).all(skipna=False)  #True  

5.2 在DataFrame的比较

df0

	小明	小红	小孙
语文	101	102	140
数学	114	95	67
英语	87	128	117

# 1、取出待查询的数据
df0.loc[:,["小明","小红"]]

	小明	小红
语文	101	102
数学	114	95
英语	87	128

# 2、进行比较
df0.loc[:,["小明","小红"]] >= 100

	小明	小红
语文	True	True
数学	True	False
英语	False	True

any

# 3、使用any函数筛选

df0[(df0.loc[:,["小明","小红"]] >= 100).any(1)]

all

只有语文同时满足3个人都大于100

# 4、使用all函数筛选：只有语文满足3个人同时大于100

df0[(df0.loc[:,["小明","小红"]] >= 100).all(1)]

六、总结

本文通过模拟的数据介绍了pandas的3对函数使用。其中loc和iloc函数是十分常用和实用的函数，自己经常会使用。至此，pandas的数据筛选部分已经全部介绍完成。

当然介绍的方法只是pandas丰富取数技巧中的部分，还有很多的函数和方法需要读者自己平时去学习和积累，希望介绍的方法对大家有所帮助。

从下一篇文章开始，将会介绍Pandas中的各种操作技巧。

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