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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使用函数式索引操作Series和DataFrame函数式索引：指带有一个Series或DataFrame参数的函数，并返回有效的索引输出,有效索引就是四种索引之一。df(或s).iloc属性有效索引包括：一个整数，例如5整数列表或数组,例如[4,3,0]带有整数的切片对象，例如1:7布尔数组df(或s).loc有效索引包括：单个标签，例如5或'a'（注意，它5被解释为索引的标签,此用法不是索引的整数位置）列表或标签数组，例如['a','b','c']带标签的切片对象'a':'f'（注意，标签切片的端点包括在内）布尔数组df[]、s[]有效索引有位置有效索引，也有标签有效索引，遵循df和s索引运算符[]操作要求函数返回位置索引函数返回标签索引使用常见查询方法查询数据—df.querydf.query方法：DataFrame对象的query()方法允许使用表达式查询DataFrame的数据，query也是类似于SQL中where关键字的语法逻辑。query有两个SQL中标志性的设计：其一是@引用自定义外部变量，其二是对于特殊的列名（例如包含空格的字符）可以用反引号``加以修饰引用。query特点：节省内存以及有时他们具有更简洁的语法形式,但只能查询数据，不能修改数据。
使用常见查询方法查询数据—df.query使用常见查询方法查询数据—wherewhere方法:从具有布尔向量的Series中选择值通常会返回数据的子集。为了保证选择输出与原始数据具有相同的形状，您可以在Series和DataFrame中使用where方法。where接受的条件需要是布尔类型的，如果条件为真，保持原来的值，否则，就被赋值为默认的NaN或其他指定值。使用常见查询方法查询数据—wheredf1.where(m,df2)大致相当于np.where(m,df1,df2),比如：df.where(df<0,-df)==np.where(df<0,df,-df)。where对齐输入布尔条件，以便可以使用设置进行部分选择。小结函数式索引:函数带有一个Series或DataFrame参数，返回有效索引query方法：使用表达式优雅查询数据where方法：使用布尔数组作
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