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文档简介
第四章使用pandas进行数据对象构建和数据运算
任务4.2索引操作Pandas索引操作概述使用位置索引和标签索引操作Series使用位置索引和标签索引操作DataFrame使用函数式索引操作Series和DataFrame使用常见查询方法查询数据索引用途索引变换Pandas索引操作概述Pandas有关索引的用法类似于NumPy数组的索引,只不过Pandas的索引既可以使用位置索引(下标),也可以使用标签索引(索引名)。另外,针对位置索引和标签索引专门提供了iloc和loc属性访问方法。无论是位置索引,还是标签索引,表达上都有4种索引方式,即基本索引、切片索引、花式索引和布尔索引。Pandas索引操作概述NumPy多维数组Ndarray访问索引的类别:位置(下标)索引索引的表达方式:四种,基本索引、切片索引、花式索引和布尔索引
索引的操作方式:索引运算符[]Pandas数据结构Series和DataFrame访问索引的类别:位置(下标)索引
、标签(名称)索引索引的表达方式:四种,基本索引、切片索引、花式索引和布尔索引索引的操作方式:索引运算符[]和属性运算符.,有一定局限性
数据结构对象的iloc和loc属性,灵活方便Pandas索引操作概述iloc:基于位置索引或布尔数组索引访问数据结构,也就是同样可以使用四种索引来访问数据结构。切片索引只包含起始位置索引,不包含结束位置索引。
loc:基于标签索引或布尔数组(或带标签的布尔数组)索引访问数据结构,也就是同样可以使用四种索引来访问数据结构。切片既包含起始标签索引,也包含结束标签索引。
使用位置索引和标签索引操作Series-概述
使用索引运算符[]和属性.运算符操作Series使用iloc或loc属性操作Seriess.iloc[行位置索引]、s.iloc[布尔数组索引]s.loc[行标签索引]、s.loc[带标签布尔数组索引或布尔数组索引]索引运算符、iloc或loc属性中使用四种索引使用位置索引和标签索引操作Series-基本索引使用基本索引,s表示Series对象。形如:s[下标]、s[标签]、s.标签、s.iloc[下标]、s.loc[标签]使用位置索引和标签索引操作Series-切片索引使用切片索引形如:s[下标i:下标j]、s[标签i:标签j]、s.iloc[下标i:下标j]、s.loc[标签i:标签j]使用位置索引和标签索引操作Series-花式索引使用花式索引形如:s[下标列表]、s[标签列表]、s.iloc[下标列表]、s.loc[标签列表]使用位置索引和标签索引操作Series-布尔索引使用布尔索引形如:s[带标签的布尔数组或布尔数组]、s.loc[带标签的布尔数组或布尔数组]、s.iloc[布尔数组]使用位置索引和标签索引操作DataFrame-概述使用索引运算符[]和.操作DataFrame使用iloc或loc属性操作DataFramedf.iloc[行位置索引]、df.iloc[布尔数组索引]df.loc[行标签索引]、df.loc[带标签布尔数组索引或布尔数组索引]df.iloc[行位置索引,列位置索引]df.loc[行标签索引,列标签索引]df[,]不支持索引运算符、iloc或loc属性中使用四种索引使用位置索引和标签索引操作DataFrame-基本索引通过[]和.直接使用基本索引,df表示DataFrame对象。注意:df的索引运算符操作是先列后行,先列必须得到是一个Series才能后行形如:df[列标签]或df.列标签,得到一个Series,后续按Series索引操作。使用位置索引和标签索引操作DataFrame-基本索引通过loc和iloc使用基本索引,注意,是始终是先行后列取数据df.loc方法,始终先行后列的标签索引查询df.iloc方法,始终先行后列的位置索引查询使用位置索引和标签索引操作DataFrame-切片索引直接使用切片索引,注意,切片索引只能使用行位置索引和行标签索引表达,不支持列索引表达形如:df[行下标i:行下标j]、df[行标签i:行标签j],即使i==j,结果也是DataFrame使用位置索引和标签索引操作DataFrame-切片索引iloc和loc使用切片索引,始终是先行获取数据形如:df.iloc[行下标i:行下标j]、df.loc[行标签i:行标签j]使用位置索引和标签索引操作DataFrame-花式索引直接使用花式索引,注意,也是先列方向,花式索引只能使用列标签索引表达形如:df[[列标签列表]]使用位置索引和标签索引操作DataFrame-花式索引iloc和loc使用花式索引,始终是先行获取数据形如:df.iloc[[下标列表]]、df.loc[[标签列表]]使用位置索引和标签索引操作DataFrame-布尔索引直接使用布尔数组索引形如:df[带标签的布尔数组]、df[布尔数组]使用位置索引和标签索引操作DataFrame-布尔索引df.iloc和df.loc使用布尔数组形如:df.iloc[布尔数组]、df.loc[带标签的布尔数组]、df.loc[布尔数组]使用位置索引和标签索引操作DataFrame-综合df.iloc和df.loc使用行列查询数据,行列位置索引和标签索引均可使用基本索引、切片索引、花式索引和布尔索引。df.iloc的布尔数组作为索引,不能直接使用Series或DataFrame类型的布尔数组(即带标签的布尔数组),需要将带标签的布尔数组取values转换成不带标签的布尔数组。形如:df.iloc[行位置索引,列位置索引]、df.loc[行标签索引,列标签索引]
df由行、列同时定位数据,必须使用iloc或loc方式,不能使用df[,]df可以取值得到二维数组来使用索引运算符[,]索引操作数据小结以四种索引,基本索引、切片索引、花式索引、布尔索引为主线,每种索引可以用位置索引或标签索引来表达,同时以索引运算符[]和属性运算符.、iloc和loc属性两种访问方式来使用索引。在二种访问方式里面,都可以使用四种索引。操作索引的基本结构有[]、[,]、[][]、.和i
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