熟练使用索引和选择操作，轻松驾驭 Pandas 数据

2023-09-13 20:43:33

数据访问：索引与选择

Pandas 作为 Python 中强大的数据分析库，提供了丰富的索引和选择工具，以便我们轻松地访问和操作数据。这些工具不仅能帮助我们快速获取所需数据，而且还能进行复杂的过滤和排序操作，从海量数据中提取有价值的信息。

1. 索引操作

Pandas 中的索引操作主要包括：

索引类型：
- 行索引：用于标识每一行的唯一值，通常是一个连续的整数序列。
- 列索引：用于标识每一列的唯一值，通常是字符串或数字。
- 多级索引：由多个索引级别组成，可以提供更加灵活的数据访问方式。
索引获取：
- index 属性：获取 DataFrame 的索引。
- columns 属性：获取 DataFrame 的列索引。
- reset_index() 方法：将索引重置为常规列。
索引设置：
- set_index() 方法：将某个列或多个列设置为索引。
- reindex() 方法：重新排列索引，使其与指定索引一致。
索引操作：
- loc[]：通过标签或位置来选择索引的行或列。
- iloc[]：通过整数位置来选择索引的行或列。
- ix[]：可以同时使用标签和整数位置来选择索引的行或列，但现在不推荐使用。

2. 选择操作

除了索引操作，Pandas 还提供了多种选择工具，可以根据特定条件从 DataFrame 中选择数据。常用的选择操作包括：

布尔索引：
- 使用布尔值来选择满足条件的行或列。
- 例如：df[df['column_name'] > 10] 选择所有 column_name 列值大于 10 的行。
比较运算符：
- 使用比较运算符 (==, !=, <, <=, >, >=) 来选择满足条件的行或列。
- 例如：df[df['column_name'] == 'value'] 选择所有 column_name 列值等于 value 的行。
query() 方法：
- 使用类似 SQL 的语法来选择数据。
- 例如：df.query('column_name > 10') 选择所有 column_name 列值大于 10 的行。
filter() 方法：
- 使用函数来选择满足条件的行或列。
- 例如：df.filter(lambda x: x['column_name'] > 10) 选择所有 column_name 列值大于 10 的行。