pandas为我们提供了多种切片方法，而要是不太了解这些方法，就会经常容易混淆。下面举例对这些切片方法进行说明。
数据介绍
先随机生成一组数据：
In [5]: rnd_1 = [random.randrange(1,20) for x in xrange(1000)]
...: rnd_2 = [random.randrange(1,20) for x in xrange(1000)]
...: rnd_3 = [random.randrange(1,20) for x in xrange(1000)]
...: fecha = pd.date_range('2012-4-10', '2015-1-4')
...:
...: data = pd.DataFrame({'fecha':fecha, 'rnd_1': rnd_1, 'rnd_2': rnd_2, 'rnd_3': rnd_3})
In [6]: data.describe()
Out[6]:
rnd_1 rnd_2 rnd_3
count 1000.000000 1000.000000 1000.000000
mean 9.946000 9.825000 9.894000
std 5.553911 5.559432 5.423484
min 1.000000 1.000000 1.000000
25% 5.000000 5.000000 5.000000
50% 10.000000 10.000000 10.000000
75% 15.000000 15.000000 14.000000
max 19.000000 19.000000 19.000000- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 7
- 8
- 9
- 10
- 11
- 12
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- 17
- 18
[]切片方法
使用方括号能够对DataFrame进行切片，有点类似于python的列表切片。按照索引能够实现行选择或列选择或区块选择。
# 行选择
In [7]: data[1:5]
Out[7]:
fecha rnd_1 rnd_2 rnd_3
1 2012-04-11 1 16 3
2 2012-04-12 7 6 1
3 2012-04-13 2 16 7
4 2012-04-14 4 17 7
# 列选择
In [10]: data[['rnd_1', 'rnd_3']]
Out[10]:
rnd_1 rnd_3
0 8 12
1 1 3
2 7 1
3 2 7
4 4 7
5 12 8
6 2 12
7 9 8
8 13 17
9 4 7
10 14 14
11 19 16
12 2 12
13 15 18
14 13 18
15 13 11
16 17 7
17 14 10
18 9 6
19 11 15
20 16 13
21 18 9
22 1 18
23 4 3
24 6 11
25 2 13
26 7 17
27 11 8
28 3 12
29 4 2
.. ... ...
970 8 14
971 19 5
972 13 2
973 8 10
974 8 17
975 6 16
976 3 2
977 12 6
978 12 10
979 15 13
980 8 4
981 17 3
982 1 17
983 11 5
984 7 7
985 13 14
986 6 19
987 13 9
988 3 15
989 19 6
990 7 11
991 11 7
992 19 12
993 2 15
994 10 4
995 14 13
996 12 11
997 11 15
998 17 14
999 3 8
[1000 rows x 2 columns]
# 区块选择
In [11]: data[:7][['rnd_1', 'rnd_2']]
Out[11]:
rnd_1 rnd_2
0 8 17
1 1 16
2 7 6
3 2 16
4 4 17
5 12 19
6 2 7- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 7
- 8
- 9
- 10
- 11
- 12
- 13
- 14
- 15
- 16
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- 19
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不过对于多列选择，不能像行选择时一样使用1：5这样的方法来选择。
In [12]: data[['rnd_1':'rnd_3']]
File "<ipython-input-13-6291b6a83eb0>", line 1
data[['rnd_1':'rnd_3']]
^
SyntaxError: invalid syntax- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
loc
loc可以让你按照索引来进行行列选择。
In [13]: data.loc[1:5]
Out[13]:
fecha rnd_1 rnd_2 rnd_3
1 2012-04-11 1 16 3
2 2012-04-12 7 6 1
3 2012-04-13 2 16 7
4 2012-04-14 4 17 7
5 2012-04-15 12 19 8- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 7
- 8
这里需要注意的是，loc与第一种方法不同之处在于会把第5行也选择进去，而第一种方法只会选择到第4行为止。
data.loc[2:4, ['rnd_2', 'fecha']]
Out[14]:
rnd_2 fecha
2 6 2012-04-12
3 16 2012-04-13
4 17 2012-04-14- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
loc能够选择在两个特定日期之间的数据，需要注意的是这两个日期必须都要在索引中。
In [15]: data_fecha = data.set_index('fecha')
...: data_fecha.head()
Out[15]:
rnd_1 rnd_2 rnd_3
fecha
2012-04-10 8 17 12
2012-04-11 1 16 3
2012-04-12 7 6 1
2012-04-13 2 16 7
2012-04-14 4 17 7
In [16]: # 生成两个特定日期
...: fecha_1 = dt.datetime(2013, 4, 14)
...: fecha_2 = dt.datetime(2013, 4, 18)
...:
...: # 生成切片数据
...: data_fecha.loc[fecha_1: fecha_2]
Out[16]:
rnd_1 rnd_2 rnd_3
fecha
2013-04-14 17 10 5
2013-04-15 14 4 9
2013-04-16 1 2 18
2013-04-17 9 15 1
2013-04-18 16 7 17- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 7
- 8
- 9
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- 11
- 12
- 13
- 14
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- 25
更新：如果没有特殊需求，强烈建议使用loc而尽量少使用[]，因为loc在对DataFrame进行重新赋值操作时会避免chained indexing问题，使用[]时编译器很可能会给出SettingWithCopy的警告。具体可以参见官方文档：http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#indexing-view-versus-copy
iloc
如果说loc是按照索引（index）的值来选取的话，那么iloc就是按照索引的位置来进行选取。iloc不关心索引的具体值是多少，只关心位置是多少，所以使用iloc时方括号中只能使用数值。
# 行选择
In [17]: data_fecha[10: 15]
Out[17]:
rnd_1 rnd_2 rnd_3
fecha
2012-04-20 14 6 14
2012-04-21 19 14 16
2012-04-22 2 6 12
2012-04-23 15 8 18
2012-04-24 13 8 18
# 列选择
In [18]: data_fecha.iloc[:,[1,2]].head()
Out[18]:
rnd_2 rnd_3
fecha
2012-04-10 17 12
2012-04-11 16 3
2012-04-12 6 1
2012-04-13 16 7
2012-04-14 17 7
# 切片选择
In [19]: data_fecha.iloc[[1,12,34],[0,2]]
Out[19]:
rnd_1 rnd_3
fecha
2012-04-11 1 3
2012-04-22 2 12
2012-05-14 17 10- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 7
- 8
- 9
- 10
- 11
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- 19
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- 30
at
at的使用方法与loc类似，但是比loc有更快的访问数据的速度，而且只能访问单个元素，不能访问多个元素。
In [20]: timeit data_fecha.at[fecha_1,'rnd_1']
The slowest run took 3783.11 times longer than the fastest. This could mean that an intermediate result is being cached.
100000 loops, best of 3: 11.3 µs per loop
In [21]: timeit data_fecha.loc[fecha_1,'rnd_1']
The slowest run took 121.24 times longer than the fastest. This could mean that an intermediate result is being cached.
10000 loops, best of 3: 192 µs per loop
In [22]: data_fecha.at[fecha_1,'rnd_1']
Out[22]: 17- 1
- 2
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- 4
- 5
- 6
- 7
- 8
- 9
- 10
iat
iat对于iloc的关系就像at对于loc的关系，是一种更快的基于索引位置的选择方法，同at一样只能访问单个元素。
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In [23]: data_fecha.iat[1,0]
Out[23]: 1
In [24]: timeit data_fecha.iat[1,0]
The slowest run took 6.23 times longer than the fastest. This could mean that an intermediate result is being cached.
100000 loops, best of 3: 8.77 µs per loop
In [25]: timeit data_fecha.iloc[1,0]
10000 loops, best of 3: 158 µs per loop- 1
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- 9
ix
以上说过的几种方法都要求查询的秩在索引中，或者位置不超过长度范围，而ix允许你得到不在DataFrame索引中的数据。
In [28]: date_1 = dt.datetime(2013, 1, 10, 8, 30)
...: date_2 = dt.datetime(2013, 1, 13, 4, 20)
...:
...: # 生成切片数据
...: data_fecha.ix[date_1: date_2]
Out[28]:
rnd_1 rnd_2 rnd_3
fecha
2013-01-11 19 17 19
2013-01-12 10 9 17
2013-01-13 15 3 10- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 7
- 8
- 9
- 10
- 11
如上面的例子所示，2013年1月10号并没有被选择进去，因为这个时间点被看作为0点0分，比8点30分要早一些。