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python--pandas切片

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篇首语：本文由小编为大家整理，主要介绍了python--pandas切片相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

参考技术A

可以用中括号 [] 完成对数据框的切片。利用 列名 对列进行切片，利用 列的布尔序列 对行进行切片。

用 iloc 方法，使用行列的 位置 对数据框进行切片。支持布尔切片。

只传入一个参数时，表示对行进行切片。参数为整数返回序列，参数为列表返回数据框。正数表示正向切片，
负数表示反向切片。

使用 iloc 方法进行列切片时，需要行参数设置为 : ,表示选取所有的行。列切片方法与行切片相同。

同时设置行参数与列参数，使用 iloc 进行组合切片。

使用 loc 方法，用行列的 名字 对数据框进行切片，同时支持布尔索引。

传入一个参数时，只对行进行切片。

使用 loc 方法进行列切片时，行参数需要设置为 : ,表示选取所有行。列切片方法与行切片相同。

同时设置行参数和列参数，使用 loc 方法进行组合切片。

filter 方法与 loc 方法类似，都是基于索引名和列名进行切片。

python pandas groupby分组后的数据怎么用

pandas提供了一个灵活高效的groupby功能，它使你能以一种自然的方式对数据集进行切片、切块、摘要等操作。根据一个或多个键（可以是函数、数组或DataFrame列名）拆分pandas对象。计算分组摘要统计，如计数、平均值、标准差，或用户自定义函数。对DataFrame的列应用各种各样的函数。应用组内转换或其他运算，如规格化、线性回归、排名或选取子集等。计算透视表或交叉表。执行分位数分析以及其他分组分析。
1、首先来看看下面这个非常简单的表格型数据集（以DataFrame的形式）：

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>>> import pandas as pd>>> df = pd.DataFrame("key1":["a", "a", "b", "b", "a"],... "key2":["one", "two", "one", "two", "one"],... "data1":np.random.randn(5),... "data2":np.random.randn(5))>>> df data1 data2 key1 key20 -0.410673 0.519378 a one1 -2.120793 0.199074 a two2 0.642216 -0.143671 b one3 0.975133 -0.592994 b two4 -1.017495 -0.530459 a one

假设你想要按key1进行分组，并计算data1列的平均值，我们可以访问data1，并根据key1调用groupby：

123

>>> grouped = df["data1"].groupby(df["key1"])>>> grouped

变量grouped是一个GroupBy对象，它实际上还没有进行任何计算，只是含有一些有关分组键df["key1"]的中间数据而已，然后我们可以调用GroupBy的mean方法来计算分组平均值：

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>>> grouped.mean()key1a -1.182987b 0.808674dtype: float64

说明：数据（Series）根据分组键进行了聚合，产生了一个新的Series，其索引为key1列中的唯一值。之所以结果中索引的名称为key1，是因为原始DataFrame的列df["key1"]就叫这个名字。
2、如果我们一次传入多个数组，就会得到不同的结果：

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>>> means = df["data1"].groupby([df["key1"], df["key2"]]).mean()>>> meanskey1 key2a one -0.714084 two -2.120793b one 0.642216 two 0.975133dtype: float64

通过两个键对数据进行了分组，得到的Series具有一个层次化索引（由唯一的键对组成）：

12345

>>> means.unstack()key2 one twokey1 a -0.714084 -2.120793b 0.642216 0.975133

在上面这些示例中，分组键均为Series。实际上，分组键可以是任何长度适当的数组：

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>>> states = np.array(["Ohio", "California", "California", "Ohio", "Ohio"])>>> years = np.array([2005, 2005, 2006, 2005, 2006])>>> df["data1"].groupby([states, years]).mean()California 2005 -2.120793 2006 0.642216Ohio 2005 0.282230 2006 -1.017495dtype: float64

3、此外，你还可以将列名（可以是字符串、数字或其他Python对象）用作分组将：

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>>> df.groupby("key1").mean() data1 data2key1 a -1.182987 0.062665b 0.808674 -0.368333>>> df.groupby(["key1", "key2"]).mean() data1 data2key1 key2 a one -0.714084 -0.005540 two -2.120793 0.199074b one 0.642216 -0.143671 two 0.975133 -0.592994

说明：在执行df.groupby("key1").mean()时，结果中没有key2列。这是因为df["key2"]不是数值数据，所以被从结果中排除了。默认情况下，所有数值列都会被聚合，虽然有时可能会被过滤为一个子集。
无论你准备拿groupby做什么，都有可能会用到GroupBy的size方法，它可以返回一个含有分组大小的Series：

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>>> df.groupby(["key1", "key2"]).size()key1 key2a one 2 two 1b one 1 two 1dtype: int64

注意：分组键中的任何缺失值都会被排除在结果之外。
4、对分组进行迭代
GroupBy对象支持迭代，可以产生一组二元元组（由分组名和数据块组成）。看看下面这个简单的数据集：

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>>> for name, group in df.groupby("key1"):... print(name)... print(group)...a data1 data2 key1 key20 -0.410673 0.519378 a one1 -2.120793 0.199074 a two4 -1.017495 -0.530459 a oneb data1 data2 key1 key22 0.642216 -0.143671 b one3 0.975133 -0.592994 b two

对于多重键的情况，元组的第一个元素将会是由键值组成的元组：

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>>> for (k1, k2), group in df.groupby(["key1", "key2"]):... print k1, k2... print group...a one data1 data2 key1 key20 -0.410673 0.519378 a one4 -1.017495 -0.530459 a onea two data1 data2 key1 key21 -2.120793 0.199074 a twob one data1 data2 key1 key22 0.642216 -0.143671 b oneb two data1 data2 key1 key23 0.975133 -0.592994 b two

当然，你可以对这些数据片段做任何操作。有一个你可能会觉得有用的运算：将这些数据片段做成一个字典：

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>>> pieces = dict(list(df.groupby("key1")))>>> pieces["b"] data1 data2 key1 key22 0.642216 -0.143671 b one3 0.975133 -0.592994 b two>>> df.groupby("key1")>>> list(df.groupby("key1"))[("a", data1 data2 key1 key20 -0.410673 0.519378 a one1 -2.120793 0.199074 a two4 -1.017495 -0.530459 a one), ("b", data1 data2 key1 key22 0.642216 -0.143671 b one3 0.975133 -0.592994 b two)]

groupby默认是在axis=0上进行分组的，通过设置也可以在其他任何轴上进行分组。那上面例子中的df来说，我们可以根据dtype对列进行分组：

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>>> df.dtypesdata1 float64data2 float64key1 objectkey2 objectdtype: object>>> grouped = df.groupby(df.dtypes, axis=1)>>> dict(list(grouped))dtype("O"): key1 key20 a one1 a two2 b one3 b two4 a one, dtype("float64"): data1 data20 -0.410673 0.5193781 -2.120793 0.1990742 0.642216 -0.1436713 0.975133 -0.5929944 -1.017495 -0.530459

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>>> grouped>>> list(grouped)[(dtype("float64"), data1 data20 -0.410673 0.5193781 -2.120793 0.1990742 0.642216 -0.1436713 0.975133 -0.5929944 -1.017495 -0.530459), (dtype("O"), key1 key20 a one1 a two2 b one3 b two4 a one)]

5、选取一个或一组列
对于由DataFrame产生的GroupBy对象，如果用一个（单个字符串）或一组（字符串数组）列名对其进行索引，就能实现选取部分列进行聚合的目的，即：

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>>> df.groupby("key1")["data1"]>>> df.groupby("key1")["data2"]>>> df.groupby("key1")[["data2"]]

和以下代码是等效的：

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>>> df["data1"].groupby([df["key1"]])>>> df[["data2"]].groupby([df["key1"]])>>> df["data2"].groupby([df["key1"]])

尤其对于大数据集，很可能只需要对部分列进行聚合。例如，在前面那个数据集中，如果只需计算data2列的平均值并以DataFrame形式得到结果，代码如下：

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>>> df.groupby(["key1", "key2"])[["data2"]].mean() data2key1 key2 a one -0.005540 two 0.199074b one -0.143671 two -0.592994>>> df.groupby(["key1", "key2"])["data2"].mean()key1 key2a one -0.005540 two 0.199074b one -0.143671 two -0.592994Name: data2, dtype: float64

这种索引操作所返回的对象是一个已分组的DataFrame（如果传入的是列表或数组）或已分组的Series（如果传入的是标量形式的单个列明）：

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>>> s_grouped = df.groupby(["key1", "key2"])["data2"]>>> s_grouped>>> s_grouped.mean()key1 key2a one -0.005540 two 0.199074b one -0.143671 two -0.592994Name: data2, dtype: float64

6、通过字典或Series进行分组
除数组以外，分组信息还可以其他形式存在，来看一个DataFrame示例：

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>>> people = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 5),... columns=["a", "b", "c", "d", "e"],... index=["Joe", "Steve", "Wes", "Jim", "Travis"]... )>>> people a b c d eJoe 0.306336 -0.139431 0.210028 -1.489001 -0.172998Steve 0.998335 0.494229 0.337624 -1.222726 -0.402655Wes 1.415329 0.450839 -1.052199 0.731721 0.317225Jim 0.550551 3.201369 0.669713 0.725751 0.577687Travis -2.013278 -2.010304 0.117713 -0.545000 -1.228323>>> people.ix[2:3, ["b", "c"]] = np.nan

假设已知列的分组关系，并希望根据分组计算列的总计：

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>>> mapping = "a":"red", "b":"red", "c":"blue",... "d":"blue", "e":"red", "f":"orange">>> mapping"a": "red", "c": "blue", "b": "red", "e": "red", "d": "blue", "f": "orange">>> type(mapping)

现在，只需将这个字典传给groupby即可：

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>>> by_column = people.groupby(mapping, axis=1)>>> by_column>>> by_column.sum() blue redJoe -1.278973 -0.006092Steve -0.885102 1.089908Wes 0.731721 1.732554Jim 1.395465 4.329606Travis -0.427287 -5.251905

Series也有同样的功能，它可以被看做一个固定大小的映射。对于上面那个例子，如果用Series作为分组键，则pandas会检查Series以确保其索引跟分组轴是对齐的：

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>>> map_series = pd.Series(mapping)>>> map_seriesa redb redc blued bluee redf orangedtype: object>>> people.groupby(map_series, axis=1).count() blue redJoe 2 3Steve 2 3Wes 1 2Jim 2 3Travis 2 3

7、通过函数进行分组
相较于字典或Series，Python函数在定义分组映射关系时可以更有创意且更为抽象。任何被当做分组键的函数都会在各个索引值上被调用一次，其返回值就会被用作分组名称。
具体点说，以DataFrame为例，其索引值为人的名字。假设你希望根据人名的长度进行分组，虽然可以求取一个字符串长度数组，但其实仅仅传入len函数即可：

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>> people.groupby(len).sum() a b c d e3 2.272216 3.061938 0.879741 -0.031529 0.7219145 0.998335 0.494229 0.337624 -1.222726 -0.4026556 -2.013278 -2.010304 0.117713 -0.545000 -1.228323

将函数跟数组、列表、字典、Series混合使用也不是问题，因为任何东西最终都会被转换为数组：

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>>> key_list = ["one", "one", "one", "two", "two"]>>> people.groupby([len, key_list]).min() a b c d e3 one 0.306336 -0.139431 0.210028 -1.489001 -0.172998 two 0.550551 3.201369 0.669713 0.725751 0.5776875 one 0.998335 0.494229 0.337624 -1.222726 -0.4026556 two -2.013278 -2.010304 0.117713 -0.545000 -1.228323

8、根据索引级别分组
层次化索引数据集最方便的地方在于它能够根据索引级别进行聚合。要实现该目的，通过level关键字传入级别编号或名称即可：

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>>> columns = pd.MultiIndex.from_arrays([["US", "US", "US", "JP", "JP"],... [1, 3, 5, 1, 3]], names=["cty", "tenor"])>>> columnsMultiIndex[US 1, 3, 5, JP 1, 3]>>> hier_df = pd.DataFrame(np.random.randn(4, 5), columns=columns)>>> hier_dfcty US JP tenor 1 3 5 1 30 -0.166600 0.248159 -0.082408 -0.710841 -0.0971311 -1.762270 0.687458 1.235950 -1.407513 1.3040552 1.089944 0.258175 -0.749688 -0.851948 1.6877683 -0.378311 -0.078268 0.247147 -0.018829 0.744540>>> hier_df.groupby(level="cty", axis=1).count()cty JP US0 2 31 2 32 2 33 2 3 参考技术A

1、Python内置的None值在对象数组中也可以作为NA。

2、pandas项目中还在不断优化内部细节以更好处理缺失数据，像用户API功能，例如pandas.isnull，去除了许多恼人的细节。

3、过滤掉缺失数据的办法有很多种。你可以通过pandas.isnull或布尔索引的手工方法，但dropna可能会更实用一些。对于一个Series，dropna返回一个仅含非空数据和索引值的Series。

4、而对于DataFrame对象，事情就有点复杂了。你可能希望丢弃全NA或含有NA的行或列。dropna默认丢弃任何含有缺失值的行。

5、可能不想滤除缺失数据（有可能会丢弃跟它有关的其他数据），而是希望通过其他方式填补那些“空洞”。对于大多数情况而言，fillna方法是最主要的函数。通过一个常数调用fillna就会将缺失值替换为那个常数值，若是通过一个字典调用fillna，就可以实现对不同的列填充不同的值。

以上是关于python--pandas切片的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章

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