pandas 笔记004
目录
- pandas 笔记004
- 四、索引对象Index和索引的基本操作
- 1. 索引对象Index
- 1.1 Series和DataFrame
- 1.2 索引对象不可变
- 1.3 常见的Index种类
- 2. 索引的 一些基本操作
- 2.1 重新索引 reindex
- 2.1.1 Series索引
- 2.1.2 DataFrame索引
- 2.2 增
- 2.2.1 Series索引
- 2.2.2 DataFrame索引
- 2.3 删
- 2.3.1 del
- 2.3.2 drop
- 2.4 改
- 2.4.1 Series索引
- 2.4.2 DataFrame索引
- 2.5 查
- 2.5.1 Series索引
- 2.5.2 DataFrame索引
- 2.6 高级索引
- 2.6.1 loc 标签索引
- 2.6.2 iloc 位置索引
四、索引对象Index和索引的基本操作
import pandas as pd
import numpy as np1. 索引对象Index
1.1 Series和DataFrame
Series和DataFrame中的索引都是Index对象。
Series：
pd1 = pd.Series(range(5),index = ['A','B','C','D','E']) #通过列表创建Series索引并指定索引名
print(pd1)
print("="*20)
print(type(pd1.index)) #Series是一个索引对象A 0
B 1
C 2
D 3
E 4
dtype: int64
====================
<class 'pandas.core.indexes.base.Index'>DataFrame：
pd2 = pd.DataFrame(np.arange(9).reshape(3,3),index=['A','B','C'],columns=['M','N','Q'])
#通过一个二维数组创建DataFrame索引并指定索引行列名
print(pd2)
print("="*20)
print(type(pd2.index)) #dataframe是一个索引对象M N Q
A 0 1 2
B 3 4 5
C 6 7 8
====================
<class 'pandas.core.indexes.base.Index'>1.2 索引对象不可变
pd1.index[1] = 2 #报错---------------------------------------------------------------------------
TypeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-7-1226982f94cb> in <module>
----> 1 pd1.index[1] = 2 #报错
F:\Anaconda_all\Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py in __setitem__(self, key, value)
4275 @final
4276 def __setitem__(self, key, value):
-> 4277 raise TypeError("Index does not support mutable operations")
4278
4279 def __getitem__(self, key):
TypeError: Index does not support mutable operations1.3 常见的Index种类
- Index，索引
- Int64Index，整数索引
- MultiIndex，层级索引
- DatetimeIndex，时间戳类型
2. 索引的 一些基本操作
- 重新索引
- 增
- 删
- 改
- 查
- 高级索引
2.1 重新索引 reindex
2.1.1 Series索引
ps1 = pd.Series(range(5),index = ['A','B','C','D','E'])
ps1A 0
B 1
C 2
D 3
E 4
dtype: int64ps2 = ps1.reindex(['b','A','C','d','E','F']) #重建行索引
print(ps1) #原Series索引未改变
print("="*30)
print(ps2) #如果新索引和原索引不同，返回NAN，相同则返回原索引对应的值，和索引顺序无关A 0
B 1
C 2
D 3
E 4
dtype: int64
==============================
b NaN
A 0.0
C 2.0
d NaN
E 4.0
F NaN
dtype: float642.1.2 DataFrame索引
ps3 = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4),index=['A','B','C'],columns=['a','b','c','d'])
ps3a b c d
A 0 1 2 3
B 4 5 6 7
C 8 9 10 11重建行索引:
#重建行索引
ps4 = ps3.reindex(['e','B','A'])
print(ps3) #原DataFrame索引未改变
print("="*20)
print(ps4)a b c d
A 0 1 2 3
B 4 5 6 7
C 8 9 10 11
====================
a b c d
e NaN NaN NaN NaN
B 4.0 5.0 6.0 7.0
A 0.0 1.0 2.0 3.0重建列索引:
#重建列索引
ps5 = ps3.reindex(columns = ['b','c','q','v'])
print(ps3) #原DataFrame索引未改变
print("="*20)
print(ps5)b c q v
A 1 2 NaN NaN
B 5 6 NaN NaN
C 9 10 NaN NaN2.2 增
2.2.1 Series索引
p1 = pd.Series(range(5),index = ['A','B','C','D','E'])
p1A 0
B 1
C 2
D 3
E 4
dtype: int64改变原索引:
#改变原索引
p1['F'] = 9
p1A 0
B 1
C 2
D 3
E 4
F 9
dtype: int64不改变原索引:
#创建一个新的索引对象，不改变原索引
s1 = pd.Series({'g':666})
p2 = p1.append(s1)
print(p1) #原索引不变
print("="*20)
print(p2)A 0
B 1
C 2
D 3
E 4
F 9
dtype: int64
====================
A 0
B 1
C 2
D 3
E 4
F 9
g 666
dtype: int642.2.2 DataFrame索引
增加列
#DataFrame索引
q = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4),index=['A','B','C'],columns=['a','b','c','d'])
qa b c d
A 0 1 2 3
B 4 5 6 7
C 8 9 10 11默认改变列，在列最右边新增列，影响原索引
q['t'] = 9 #新增的t列全为 9
print(q)
print("="*20)
q['y'] = [10,12,14] #指定新增列的值
print(q)
print("="*20)
q['m'] = ['19','32','24'] #指定新增列的值,加引号
print(q)a b c d t
A 0 1 2 3 9
B 4 5 6 7 9
C 8 9 10 11 9
====================
a b c d t y
A 0 1 2 3 9 10
B 4 5 6 7 9 12
C 8 9 10 11 9 14
====================
a b c d t y m
A 0 1 2 3 9 10 19
B 4 5 6 7 9 12 32
C 8 9 10 11 9 14 24向指定位置新增列(insert)
#向指定位置新增列
u = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4),index=['A','B','C'],columns=['a','b','c','d'])
ua b c d
A 0 1 2 3
B 4 5 6 7
C 8 9 10 11insert插入会影响原索引
u.insert(0,'t',2) #在第0列前新增列t作为第0列，值全为2
print(u) #
print("="*20)
u.insert(1,'r',[6,66,666]) #在第1列前新增列t作为第1列
print(u)
print("="*20)
u.insert(2,'s',['7','77','777']) #在第2列前新增列t作为第2列
print(u)t a b c d
A 2 0 1 2 3
B 2 4 5 6 7
C 2 8 9 10 11
====================
t r a b c d
A 2 6 0 1 2 3
B 2 66 4 5 6 7
C 2 666 8 9 10 11
====================
t r s a b c d
A 2 6 7 0 1 2 3
B 2 66 77 4 5 6 7
C 2 666 777 8 9 10 11增加行
#增加行
qt = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4),index=['A','B','C'],columns=['a','b','c','d'])
qta b c d
A 0 1 2 3
B 4 5 6 7
C 8 9 10 11使用标签索引loc：
#使用标签索引loc,改变了原索引
qt.loc['D'] = [1,11,111,1111] #增加行D
qta b c d
A 0 1 2 3
B 4 5 6 7
C 8 9 10 11
D 1 11 111 1111使用append
row = {'a':6,'b':6,'c':6,'d':6}
qt1 = qt.append(row,ignore_index=True) #要加上 ignore_index=True语句,(忽略掉原来的行索引名字)，否则报错
print(qt) #原索引不变
print("="*20)
print(qt1)a b c d
A 0 1 2 3
B 4 5 6 7
C 8 9 10 11
D 1 11 111 1111
====================
a b c d
0 0 1 2 3
1 4 5 6 7
2 8 9 10 11
3 1 11 111 1111
4 6 6 6 62.3 删
2.3.1 del
会改变原索引。
Series
k1 = pd.Series(range(5),index = ['A','B','C','D','E'])
k1A 0
B 1
C 2
D 3
E 4
dtype: int64del k1['A'] #删除行
k1B 1
C 2
D 3
E 4
dtype: int64DataFrame
k2 = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4),index=['A','B','C'],columns=['a','b','c','d'])
k2a b c d
A 0 1 2 3
B 4 5 6 7
C 8 9 10 11del k2['b'] #删除列b
k2a c d
A 0 2 3
B 4 6 7
C 8 10 112.3.2 drop
不改变原索引，删除后作为一个新的索引对象。
Series
kt1 = pd.Series(range(4),index = ['A','B','C','D'])
kt1A 0
B 1
C 2
D 3
dtype: int64删除轴上的一条数据:
#删除轴上的一条数据
kt2 = kt1.drop('A')
print(kt1) #原索引对象未改变
print("="*20)
print(kt2)A 0
B 1
C 2
D 3
dtype: int64
====================
B 1
C 2
D 3
dtype: int64删除多条数据:
#删除多条数据
kt3 = kt1.drop(['A','C'])
print(kt1) #原索引对象未改变
print("="*20)
print(kt3)A 0
B 1
C 2
D 3
dtype: int64
====================
B 1
D 3
dtype: int64DataFrame
tj1 = pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4),index=['A','B','C','D'],columns=['m','n','o','p'])
tj1m n o p
A 0 1 2 3
B 4 5 6 7
C 8 9 10 11
D 12 13 14 15默认删除行（axis=0）
#默认删除行（axis=0）
tj2 = tj1.drop('B') #删除一行
print(tj1) #原索引对象未改变
print("="*20)
print(tj2)
print("="*20)
tj3 = tj1.drop(['A','C']) #删除多行
print(tj1) #原索引对象未改变
print("="*20)
print(tj3)m n o p
A 0 1 2 3
B 4 5 6 7
C 8 9 10 11
D 12 13 14 15
====================
m n o p
A 0 1 2 3
C 8 9 10 11
D 12 13 14 15
====================
m n o p
A 0 1 2 3
B 4 5 6 7
C 8 9 10 11
D 12 13 14 15
====================
m n o p
B 4 5 6 7
D 12 13 14 15删除列(axis=1或axis=‘columns’)
#删除列(axis=1或axis='columns')
tj4 = tj1.drop('m',axis=1) #删除一列
print(tj1)
print("="*20)
print(tj4)
print("="*20)
tj5 = tj1.drop(['m','o'],axis='columns') #删除多列
print(tj1)
print("="*20)
print(tj5)m n o p
A 0 1 2 3
B 4 5 6 7
C 8 9 10 11
D 12 13 14 15
====================
n o p
A 1 2 3
B 5 6 7
C 9 10 11
D 13 14 15
====================
m n o p
A 0 1 2 3
B 4 5 6 7
C 8 9 10 11
D 12 13 14 15
====================
n p
A 1 3
B 5 7
C 9 11
D 13 15drop()的inplace属性
在原对象上删除，不会返回新对象。
#inplace属性 在原对象上删除，不会返回新对象
bt = pd.Series(range(4),index = ['A','B','C','D'])
btA 0
B 1
C 2
D 3
dtype: int64bt.drop('A',inplace=True)
btB 1
C 2
D 3
dtype: int642.4 改
2.4.1 Series索引
bpr = pd.Series(range(4),index = ['A','B','C','D'])
bprA 0
B 1
C 2
D 3
dtype: int64标签索引
bpr['A'] = 666 #标签索引
bprA 666
B 1
C 2
D 3
dtype: int64位置索引
bpr[1] = 777 #位置索引
bprA 666
B 777
C 2
D 3
dtype: int642.4.2 DataFrame索引
tu1 = pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4),index=['A','B','C','D'],columns=['m','n','o','p'])
tu1m n o p
A 0 1 2 3
B 4 5 6 7
C 8 9 10 11
D 12 13 14 15默认改变列
对象[‘列’]
tu1['p'] = 4 #将p列全改为4
tu1m n o p
A 0 1 2 4
B 4 5 6 4
C 8 9 10 4
D 12 13 14 4对象[‘列’]
tu1['n'] = ['2','22','222','2222']
tu1m n o p
A 0 2 2 4
B 4 22 6 4
C 8 222 10 4
D 12 2222 14 4对象.列
# 对象.列 : 效果和上面的 对象['列'] 一样
tu1.m = [1,2,3,4]
tu1m n o p
A 1 2 2 4
B 2 22 6 4
C 3 222 10 4
D 4 2222 14 4使用标签索引 loc 修改行
#使用标签索引loc
td1 = pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4),index=['A','B','C','D'],columns=['m','n','o','p'])
td1m n o p
A 0 1 2 3
B 4 5 6 7
C 8 9 10 11
D 12 13 14 15loc[‘行名’]
td1.loc['A'] = 666 #修改A行，值全为666
td1m n o p
A 666 666 666 666
B 4 5 6 7
C 8 9 10 11
D 12 13 14 15修改精确值
#修改一个值
td1.loc['B','p'] = 100 #修改B行p列的值为100
td1m n o p
A 666 666 666 666
B 4 5 6 100
C 8 9 10 11
D 12 13 14 152.5 查
2.5.1 Series索引
cc = pd.Series(range(4),index = ['A','B','C','D'])
ccA 0
B 1
C 2
D 3
dtype: int64行索引
cc['A'] #标签索引0cc[0] #位置索引0切片索引
#位置切片索引
cc[1:4] #取左不取右B 1
C 2
D 3
dtype: int64#标签切片索引
cc['B':'D'] #左右都取B 1
C 2
D 3
dtype: int64不连续索引(两个中括号)
cc[['A','B']] #标签不连续索引A 0
B 1
dtype: int64cc[[0,1]] #位置不连续索引A 0
B 1
dtype: int64布尔索引
#满足条件返回True,否则返回False
cc > 2A False
B False
C False
D True
dtype: bool将满足条件（True）的索引对应的值返回
cc[cc>2] #将满足条件（True）的索引对应的值返回D 3
dtype: int642.5.2 DataFrame索引
red = pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4),index=['A','B','C','D'],columns=['m','n','o','p'])
redm n o p
A 0 1 2 3
B 4 5 6 7
C 8 9 10 11
D 12 13 14 15列索引
注意：1.默认情况只能取列索引，取行索引报错。2.只能通过索引名字取，不可通过位置索引(如red[0]）取值
#1.列索引（默认情况只能取列索引，取行索引报错）
red['n'] #只能通过索引名字取，不可通过位置索引取值A 1
B 5
C 9
D 13
Name: n, dtype: int32取多列（可不连续）
#取多列（可不连续）
red[['m','p']]m p
A 0 3
B 4 7
C 8 11
D 12 15取某个值
#取某个值
red['m']['B'] #第一个中括号表示列，第二个中括号表示行4切片
#切片
red[1:3] #获取的是行,获取列需要用到loc高级索引m n o p
B 4 5 6 7
C 8 9 10 112.6 高级索引
- loc 标签索引
- iloc 位置索引
- ix 标签与位置混合索引
2.6.1 loc 标签索引
基于自定义的索引名（标签索引）
Series
ts = pd.Series(range(4),index = ['A','B','C','D'])
tsA 0
B 1
C 2
D 3
dtype: int64ts.loc['A':'C'] #Series 中loc和ts['A':'C']的普通标签切片一样（标签切片左右皆取）A 0
B 1
C 2
dtype: int64DataFrame
green = pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4),index=['A','B','C','D'],columns=['m','n','o','p'])
greenm n o p
A 0 1 2 3
B 4 5 6 7
C 8 9 10 11
D 12 13 14 15green.loc['A','m'] #第一行第一列0green.loc['A':'C','m':'n'] #第一个参数是行的范围（可以是单行），第二个参数是列的范围（可以是单列）m n
A 0 1
B 4 5
C 8 92.6.2 iloc 位置索引
作用和loc一样，不过是基于索引编号来索引
Series
lol = pd.Series(range(4),index = ['A','B','C','D'])
lolA 0
B 1
C 2
D 3
dtype: int64lol.iloc[1]1lol.iloc[1:3] #取左不取右B 1
C 2
dtype: int64DataFrame
gto = pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4),index=['A','B','C','D'],columns=['m','n','o','p'])
gtom n o p
A 0 1 2 3
B 4 5 6 7
C 8 9 10 11
D 12 13 14 1gto.iloc[0,1] #第一个参数为行，第二个参数为列，这里表示取第一行第二列的值1位置切片取左不取右
gto.iloc[1:3,0:3] #第一个参数为行，第二个参数为列(位置切片取左不取右)m n o
B 4 5 6
C 8 9 10
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