Pandas包对数据的常用数据切片功能
目录
- []
- where 布尔查找
- isin
- query
- loc
- iloc
- ix
- map与lambda
- contains
DataFrame的索引选取
-
[]
- 只能对行进 行(row/index) 切片,前闭后开
df[0:3]
df[:4]
df[4:]
- 只能对行进 行(row/index) 切片,前闭后开
-
where 布尔查找
- 在[]基础上的运用
df[df["A"]>7]
- 在[]基础上的运用
-
isin
- 比where更为灵活
# 返回布尔值
s.isin([1,2,3])
df["A"].isin([1,2,3]) df.loc[df['sepal_length'].isin([5.8,5.1])]
- 比where更为灵活
-
query
- 多个where整合切片,&:于,|:或
df.query(" A>5.0 & (B>3.5 | C<1.0) ")
- 多个where整合切片,&:于,|:或
-
loc :根据名称Label切片
- 切名称
# df.loc[A,B] A是行范围,B是列范围
df.loc[1:4,['petal_length','petal_width']] - 创建新变量
# 需求1:创建一个新的变量 test
# 如果sepal_length > 3 test = 1 否则 test = 0
df.loc[df['sepal_length'] > 6, 'test'] = 1
df.loc[df['sepal_length'] <=6, 'test'] = 0 # 需求2:创建一个新变量test2
# 1.petal_length>2 and petal_width>0.3 = 1
# 2.sepeal_length>6 and sepal_width>3 = 2 3.其他 = 0
df['test2'] = 0
df.loc[(df['petal_length']>2)&(df['petal_width']>0.3), 'test2'] = 1
df.loc[(df['sepal_length']>6)&(df['sepal_width']>3), 'test2'] = 2
- 切名称
-
iloc:切位置
- 切位置,以序列号去切
df.iloc[1:4,:]
- 切位置,以序列号去切
-
ix:混切
- 名称和位置混切,但效率低,少用
df1.ix[0:3,['sepal_length','petal_width']]
- 名称和位置混切,但效率低,少用
-
map与lambda
-
alist = [1,2,3,4]
map(lambda s : s+1, alist)[2, 3, 4, 5]
-
df['sepal_length'].map(lambda s:s*2+1)[0:3]
0 11.2
1 10.8
2 10.4
Name: sepal_length, dtype: float64
-
-
contains
-
# 使用DataFrame模糊筛选数据(类似SQL中的LIKE)
# 使用正则表达式进行模糊匹配,*匹配0或无限次,?匹配0或1次
df_obj[df_obj['套餐'].str.contains(r'.*?语音CDMA.*')] # 下面两句效果一致
df[df['商品名称'].str.contains("四件套")]
df[df['商品名称'].str.contains(r".*四件套.*")]
-