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众所周知

​​pandas​​的

​​DataFrame​​数据结构提供了功能强大的数据操作功能，例如运算，筛选，统计等。


今天我们就来谈一谈其强大的数据筛选功能，主要包括两大类，

​按照条件筛选​和

​按照索引筛选​。可以

​对行进行筛选​，也可以

​按照列进行筛选​。

import numpy as np
import pandas as pd


df = pd.DataFrame({"a": list(range(1,10,1)),"b": list(range(2,11,1)),"c": list(range(3,12,1))})
df

a

b

c

0

1

2

3

1

2

3

4

2

3

4

5

3

4

5

6

4

5

6

7

5

6

7

8

6

7

8

9

7

8

9

10

8

9

10

11

1.条件筛选

1.1 单条件筛选

  • 如果选取a列的取值大于3的记录可以这么写
df[df['a']>3]

a

b

c

3

4

5

6

4

5

6

7

5

6

7

8

6

7

8

9

7

8

9

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8

9

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  • 如果想筛选a列的取值大于3的记录,但是只显示满足条件的b，c列的值可以这么写
df[['b','c']][df['a']>3]

b

c

3

5

6

4

6

7

5

7

8

6

8

9

7

9

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8

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  • 使用​​isin​​函数根据特定值筛选记录。筛选a值等于3或者5的记录
df[df.a.isin([3, 5])]

a

b

c

2

3

4

5

4

5

6

7

1.2 多条件筛选

可以使用​​&（并）​​​与​​|（或）​​操作符或者特定的函数实现多条件筛选

  • 使用​​&​​筛选a列的取值大于3，b列的取值大于6的记录
df[(df['a'] > 3) & (df['b'] > 6)]

a

b

c

5

6

7

8

6

7

8

9

7

8

9

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8

9

10

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  • 使用​​numpy​​​的​​logical_and​​函数完成同样的功能
df[np.logical_and(df['a']> 3,df['b']>6)]

a

b

c

5

6

7

8

6

7

8

9

7

8

9

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8

9

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1.3 排除特定行

筛选特定行做起来很方便，可以使用特定的函数完成，但是排除含特定值的行就需要做一些变通了。

例如，我们选出a列的值不等于3或者5的记录。基本的做法是将a列选择出来，把值3和5剔除，再使用​​isin​​函数。

ex_list = list(df['a'])

ex_list.remove(3)
ex_list.remove(5)
ex_list
[1, 2, 4, 6, 7, 8, 9]
df[df.a.isin(ex_list)]

a

b

c

0

1

2

3

1

2

3

4

3

4

5

6

5

6

7

8

6

7

8

9

7

8

9

10

8

9

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2. 索引筛选

python数据预处理_DataFrame数据筛选loc，iloc，ix，at，iat_取值

2.1 切片操作

# 使用切片操作选择特定的行
df[1:4]

a

b

c

1

2

3

4

2

3

4

5

3

4

5

6

# 传入列名选择特定的列
df[['a','c']]

a

c

0

1

3

1

2

4

2

3

5

3

4

6

4

5

7

5

6

8

6

7

9

7

8

10

8

9

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2.2 loc函数

当每列已有column name时，用 ​​df ['a']​​​就能选取出一整列数据。如果你知道column names和index(这里df的index没有指定，是默认生成的下标)，且两者都很好输入，可以选择​​.loc​​同时进行行列选择。

df.loc[0,'c']
3
df.loc[1:4,['a','c']]

a

c

1

2

4

2

3

5

3

4

6

4

5

7

df.loc[[1,3,5],['a','c']]

a

c

1

2

4

3

4

6

5

6

8

2.3 iloc

如果​​column name​​​太长，输入不方便，或者​​index​​​是一列时间序列，更不好输入，那就可以选择 ​​.iloc​​​了，该方法接受列名的index,​​iloc​​​使得我们可以对​​column​​​使用​​slice​​（切片）的方法对数据进行选取。这边的 i 我觉得代表index，比较好记点。

df.iloc[0,2]
3
df.iloc[1:4,[0,2]]  # .iloc方法里面区间是前闭后开？ .loc方法里面是闭区间？

a

c

1

2

4

2

3

5

3

4

6

df.iloc[[1,3,5],[0,2]]

a

c

1

2

4

3

4

6

5

6

8

df.iloc[[1,3,5],0:2]

a

b

1

2

3

3

4

5

5

6

7

2.4 ix函数

ix的功能更加强大，参数既可以是索引，也可以是名称，相当于，​​loc​​​和​​iloc​​的合体。​需要注意的是在使用的时候需要统一，在行选择时同时出现索引和名称， 同样在同行选择时同时出现索引和名称。​

df.ix[1:3,['a','b']]
e:\anaconda3.5\lib\site-packages\ipykernel_launcher.py:1: DeprecationWarning: 
.ix is deprecated. Please use
.loc for label based indexing or
.iloc for positional indexing

See the documentation here:
http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#ix-indexer-is-deprecated
  """Entry point for launching an IPython kernel.

a

b

1

2

3

2

3

4

3

4

5

df.ix[[1,3,5],['a','b']]

a

b

1

2

3

3

4

5

5

6

7

df.ix[[1,3,5],[0,2]]

a

c

1

2

4

3

4

6

5

6

8

2.5 at函数

根据指定行index及列label，快速定位DataFrame的元素，选择列时仅支持列名

df.at[3,'a']
4

2.6 iat函数

与at的功能相同，只使用索引参数。

df.iat[3,0]
4
df.iat[3,'a']
---------------------------------------------------------------------------

ValueError                                Traceback (most recent call last)

<ipython-input-22-e644c9fe0a65> in <module>
----> 1 df.iat[3,'a']


e:\anaconda3.5\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py in __getitem__(self, key)
   1783                 raise ValueError('Invalid call for scalar access (getting)!')
   1784 
-> 1785         key = self._convert_key(key)
   1786         return self.obj.get_value(*key, takeable=self._takeable)
   1787 


e:\anaconda3.5\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py in _convert_key(self, key, is_setter)
   1852         for a, i in zip(self.obj.axes, key):
   1853             if not is_integer(i):
-> 1854                 raise ValueError("iAt based indexing can only have integer "
   1855                                  "indexers")
   1856         return key


ValueError: iAt based indexing can only have integer indexers