task3 索引

索引器

简单的直接索引

例子

在这里插入图片描述

loc索引器

是基于元素的索引器，loc索引器的一般形式是loc[*, *]，其中第一个*代表行的选择，第二个*代表列的选择，如果省略第二个位置写作loc[*]，这个*是指行的筛选。

其中，*的位置一共有五类合法对象，分别是：单个元素、元素列表、元素切片、布尔列表以及函数。

在这里插入图片描述

示例

df_demo = df.set_index('Name')
df_demo.head()

在这里插入图片描述

# 单个元素
df_demo.loc['Qiang Sun'] # 多个人叫此名字
df_demo.loc['Qiang Sun', 'School'] # 返回Series
df_demo.loc['Quan Zhao', 'School'] # 返回单个元素
# 元素列表
df_demo.loc[['Qiang Sun','Quan Zhao'], ['School','Gender']]
# 切片
df_demo.loc['Gaojuan You':'Gaoqiang Qian', 'School':'Gender']
df_loc_slice_demo = df_demo.copy()
df_loc_slice_demo.index = range(df_demo.shape[0],0,-1)
df_loc_slice_demo.loc[5:3]
df_loc_slice_demo.loc[3:5] # 没有返回，说明不是整数位置切片
# 布尔列表
df_demo.loc[df_demo.Weight>70].head()
df_demo.loc[df_demo.Grade.isin(['Freshman', 'Senior'])].head()

condition_1_1 = df_demo.School == 'Fudan University'
condition_1_2 = df_demo.Grade == 'Senior'
condition_1_3 = df_demo.Weight > 70
condition_1 = condition_1_1 & condition_1_2 & condition_1_3
condition_2_1 = df_demo.School == 'Peking University'
condition_2_2 = df_demo.Grade == 'Senior'
condition_2_3 = df_demo.Weight > 80
condition_2 = condition_2_1 & (~condition_2_2) & condition_2_3
df_demo.loc[condition_1 | condition_2]

# 函数
def condition(x):
    condition_1_1 = x.School == 'Fudan University'
    condition_1_2 = x.Grade == 'Senior'
    condition_1_3 = x.Weight > 70
    condition_1 = condition_1_1 & condition_1_2 & condition_1_3
    condition_2_1 = x.School == 'Peking University'
    condition_2_2 = x.Grade == 'Senior'
    condition_2_3 = x.Weight > 80
    condition_2 = condition_2_1 & (~condition_2_2) & condition_2_3
    result = condition_1 | condition_2
    return result
df_demo.loc[condition]

df_demo.loc[lambda x:'Quan Zhao', lambda x:'Gender']

⭐由于函数无法返回如start: end: step的切片形式，故返回切片时要用slice对象进行包装：

df_demo.loc[lambda x: slice('Gaojuan You', 'Gaoqiang Qian')]

练一练

select_dtypes是一个实用函数，它能够从表中选出相应类型的列，若要选出所有数值型的列，只需使用.select_dtypes('number')，请利用布尔列表选择的方法结合DataFrame的dtypes属性在learn_pandas数据集上实现这个功能。

learn_pandas.loc[:,learn_pandas.dtypes.isin(["object", 'int64'])].head()

【warnings】不要使用链式赋值

在对表或者序列赋值时，应当在使用一层索引器后直接进行赋值操作，这样做是由于进行多次索引后赋值是赋在临时返回的copy副本上的，而没有真正修改元素从而报出SettingWithCopyWarning警告。

iloc索引器

iloc的使用与loc完全类似，只不过是针对位置进行筛选，在相应的*位置处一共也有五类合法对象，分别是：整数、整数列表、整数切片、布尔列表以及函数，函数的返回值必须是前面的四类合法对象中的一个，其输入同样也为DataFrame本身。

df_demo.iloc[1, 1] # 第二行第二列
df_demo.iloc[[0, 1], [0, 1]] # 前两行前两列
df_demo.iloc[1: 4, 2:4] # 切片不包含结束端点
df_demo.iloc[lambda x: slice(1, 4)] # 传入切片为返回值的函数
df_demo.iloc[(df_demo.Weight>80).values].head() #在使用布尔列表的时候要特别注意，不能传入Series而必须传入序列的values

query方法

在pandas中，支持把字符串形式的查询表达式传入query方法来查询数据，其表达式的执行结果必须返回布尔列表。在进行复杂索引时，由于这种检索方式无需像普通方法一样重复使用DataFrame的名字来引用列名，一般而言会使代码长度在不降低可读性的前提下有所减少。

扫描二维码关注公众号，回复： 12419266 查看本文章

在query表达式中，帮用户注册了所有来自DataFrame的列名，所有属于该Series的方法都可以被调用，和正常的函数调用并没有区别。⭐对于含有空格的列名，需要使用'col name'的方式进行引用。

同时，在query中还注册了若干英语的字面用法，帮助提高可读性，例如：or, and, or, in, not in

此外，在字符串中出现与列表的比较时，==和!=分别表示元素出现在列表和没有出现在列表，等价于is in和not in

对于query中的字符串，如果要引用外部变量，只需在变量名前加@符号

# 注册了所有来自DataFrame的列名
df.query('((School == "Fudan University")&'
         ' (Grade == "Senior")&'
         ' (Weight > 70))|'
         '((School == "Peking University")&'
         ' (Grade != "Senior")&'
         ' (Weight > 80))')
# 所有属于该`Series`的方法都可以被调用，和正常的函数调用并没有区别
df.query('Weight > Weight.mean()').head()
# `or, and, or, in, not in`
df.query('(Grade not in ["Freshman", "Sophomore"]) and (Gender == "Male")').head()
# 在字符串中出现与列表的比较时，`==`和`!=`分别表示元素出现在列表和没有出现在列表，等价于`is in`和`not in`
df.query('Grade == ["Junior", "Senior"]').head()

#对于query中的字符串，如果要引用外部变量，只需在变量名前加@符号
low, high =70, 80
df.query('@low <= Weight < @high').head()

随机抽样sample方法

df.sample(n, axis, frac, replace, weights)

n ：抽样数量、
axis:：抽样的方向（0为行、1为列）
frac：抽样比例（0.3则为从总体中抽出30%的样本）
replace：True有放回，False无放回
weights：每个样本的抽样相对概率

df_sample = pd.DataFrame({
    
    'id': list('abcde'), 'value': [1, 2, 3, 4, 90]})
df_sample.sample(3, replace = True, weights = df_sample.value)

多级索引

在这里插入图片描述

多级索引结构如上图所示。

np.random.seed(0)
multi_index = pd.MultiIndex.from_product([list('ABCD'), df.Gender.unique()], names=('School', 'Gender'))
multi_column = pd.MultiIndex.from_product([['Height', 'Weight'], df.Grade.unique()], names=('Indicator', 'Grade'))
df_multi = pd.DataFrame(np.c_[(np.random.randn(8,4)*5 + 163).tolist(), (np.random.randn(8,4)*5 + 65).tolist()],
                        index = multi_index, columns = multi_column).round(1)

提取索引名字和值属性

# 索引层的名字
df_multi.index.names
# 列名层的名字
df_multi.columns.names
# 索引的值，多级索引返回以tuple为元素的list
df_multi.index.values
# 列名，同上返回tuple为元素的list
df_multi.columns.values
# 提取指定层索引的值
df_multi.index.get_level_values(0)

多级索引的loc方法

仍然是df.loc[行，列]，但多级索引中的单个元素以元组为单位,将单层索引中的标量换成元组即可。

⭐建议：索引前对MultiIndex进行排序以避免性能警告

df_multi = df_multi.sort_index()
df_multi.loc[('Fudan University', 'Junior')].head()
df_multi.loc[[('Fudan University', 'Senior'), ('Shanghai Jiao Tong University', 'Freshman')]].head()
df_multi.loc[df_multi.Weight > 70].head() # 布尔列表也是可用的

练一练

与单层索引类似，若存在重复元素，则不能使用切片，请去除重复索引后给出一个元素切片的例子。

df_new = df_multi.loc[~df_multi.index.duplicated()]
df_new.loc['Fudan University':'Peking University':1]

交叉索引

在多级索引中的元组有一种特殊的用法，可以对多层的元素进行交叉组合后索引，但同时需要指定loc的列，全选则用:表示。其中，每一层需要选中的元素用列表存放，传入loc的形式为[(level_0_list, level_1_list), cols]。

res = df_multi.loc[(['Peking University', 'Fudan University'], ['Sophomore', 'Junior']), :]
# 与元组的列表不同
res = df_multi.loc[[('Peking University', 'Junior'), ('Fudan University', 'Sophomore')]]

IndexSlice对象

前面介绍的方法，即使在索引不重复的时候，也只能对元组整体进行切片，而不能对每层进行切片，也不允许将切片和布尔列表混合使用，引入IndexSlice对象就能解决这个问题。Slice对象一共有两种形式，第一种为loc[idx[*,*]]型，第二种为loc[idx[*,*],idx[*,*]]型。

loc[idx[*,*]]型

这种情况并不能进行多层分别切片，前一个*表示行的选择，后一个*表示列的选择，与单纯的loc是类似的
```
df_ex.loc[idx['C':, ('D', 'f'):]]
df_ex.loc[idx[:'A', lambda x:x.sum()>0]] # 列和大于0
```
loc[idx[*,*],idx[*,*]]型

这种情况能够分层进行切片，前一个idx指代的是行索引，后一个是列索引。
```
df_ex.loc[idx[:'A', 'b':], idx['E':, 'e':]]
```

多级索引的构造

除了使用set_index之外，常用的有from_tuples, from_arrays, from_product三种方法，它们都是pd.MultiIndex对象下的函数。

from_tuples指根据传入由元组组成的列表进行构造
from_arrays指根据传入列表中，对应层的列表进行构造
from_product指根据给定多个列表的笛卡尔积进行构造

my_tuple = [('a','cat'),('a','dog'),('b','cat'),('b','dog')]
pd.MultiIndex.from_tuples(my_tuple, names=['First','Second'])

my_array = [list('aabb'), ['cat', 'dog']*2]
pd.MultiIndex.from_arrays(my_array, names=['First','Second'])

my_list1 = ['a','b']
my_list2 = ['cat','dog']
pd.MultiIndex.from_product([my_list1, my_list2], names=['First','Second'])

索引的常用方法

索引层的交换

swaplevel：只能交换两个层，可以指定交换的是轴是哪一个，即行索引或列索引
reorder_levels：可以交换任意层，可以指定交换的是轴是哪一个，即行索引或列索引

![task3.5](D:\Note\pandas_learning\task3.5.PNG)np.random.seed(0)
L1,L2,L3 = ['A','B'],['a','b'],['alpha','beta']
mul_index1 = pd.MultiIndex.from_product([L1,L2,L3], names=('Upper', 'Lower','Extra'))
L4,L5,L6 = ['C','D'],['c','d'],['cat','dog']
mul_index2 = pd.MultiIndex.from_product([L4,L5,L6], names=('Big', 'Small', 'Other'))
df_ex = pd.DataFrame(np.random.randint(-9,10,(8,8)), index=mul_index1,  columns=mul_index2)
df_ex

在这里插入图片描述

df_ex.swaplevel(0,2,axis=1).head() # 列索引的第一层和第三层交换
df_ex.reorder_levels([2,0,1],axis=0).head() # 列表数字指代原来索引中的层

索引层的删除

droplevel方法

df_ex.droplevel(1,axis=1)
df_ex.droplevel([0,1],axis=0)

索引属性的修改

索引层名字的修改：rename_axis
索引值的修改：rename，可指定修改的层level

df_ex.rename_axis(index={
    
    'Upper':'Changed_row'}, columns={
    
    'Other':'Changed_Col'}).head()

df_ex.rename(columns={
    
    'cat':'not_cat'}, level=2).head()
df_ex.rename(index=lambda x:str.upper(x), level=2).head()

# 整个索引的元素替换，使用迭代器
new_values = iter(list('abcdefgh'))
df_ex.rename(index=lambda x:next(new_values), level=2)

map方法来完成指定修改

# 指定修改
df_temp = df_ex.copy()
new_idx = df_temp.index.map(lambda x: (x[0], x[1], str.upper(x[2])))
df_temp.index = new_idx
df_temp.head()
# 压缩索引
df_temp = df_ex.copy()
new_idx = df_temp.index.map(lambda x: (x[0]+'-'+x[1]+'-'+x[2]))
df_temp.index = new_idx
df_temp.head() # 单层索引

索引的设置与重置

df.set_index([item], append), append表示是否来保留原来的索引，直接把新设定的添加到原索引的内层
df.reset_index([item], drop), drop表示是否要把去掉的索引层丢弃，而不是添加到列中

df_new = pd.DataFrame({
    
    'A':list('aacd'), 'B':list('PQRT'), 'C':[1,2,3,4]})
df_new.set_index('A')
df_new.set_index('A', append=True)

df_new.reset_index(['D'])
df_new.reset_index(['D'], drop=True)

索引的变形

df.reindex
df.reindex_like

df_reindex = pd.DataFrame({
    
    "Weight":[60,70,80], "Height":[176,180,179]}, index=['1001','1003','1002'])
df_reindex.reindex(index=['1001','1002','1003','1004'], columns=['Weight','Gender'])

df_existed = pd.DataFrame(index=['1001','1002','1003','1004'], columns=['Weight','Gender'])
df_reindex.reindex_like(df_existed)

索引的运算

索引的集合运算

$\rm S_A.intersection(S_B) = \rm S_A \cap S_B \Leftrightarrow \rm \{x|x\in S_A\, and\, x\in S_B\}$
$\rm S_A.union(S_B) = \rm S_A \cup S_B \Leftrightarrow \rm \{x|x\in S_A\, or\, x\in S_B\}$
$\rm S_A.difference(S_B) = \rm S_A - S_B \Leftrightarrow \rm \{x|x\in S_A\, and\, x\notin S_B\}$
$\rm S_A.symmetric\_difference(S_B) = \rm S_A\triangle S_B\Leftrightarrow \rm \{x|x\in S_A\cup S_B - S_A\cap S_B\}$

df_set_1 = pd.DataFrame([[0,1],[1,2],[3,4]], index = pd.Index(['a','b','a'],name='id1'))
df_set_2 = pd.DataFrame([[4,5],[2,6],[7,1]],index = pd.Index(['b','b','c'],name='id2'))
id1, id2 = df_set_1.index.unique(), df_set_2.index.unique()
id1.intersection(id2)  
id1 & id2
id1.union(id2)
id1 | id2
id1.difference(id2)
(id1 ^ id2) & id1
id1.symmetric_difference(id2)
id1 ^ id2 # ^符号即对称差

可以用来进行一些类数据库的数据选择操作

练习

Ex1：公司员工数据集

现有一份公司员工数据集，

分别只使用query和loc选出年龄不超过四十岁且工作部门为Dairy或Bakery的男性。
选出员工ID号为奇数所在行的第1、第3和倒数第2列。
按照以下步骤进行索引操作：

把后三列设为索引后交换内外两层
恢复中间一层
修改外层索引名为Gender
用下划线合并两层行索引
把行索引拆分为原状态
修改索引名为原表名称
恢复默认索引并将列保持为原表的相对位置

## Ex1
# 解法一（每个条件要加括号）
df.loc[(df.age<=40) & (df.department.isin(['Dairy','Bakery'])) & (df.gender=='M')].head()
# 解法二（只能用双引号）
df.query('age<=40 and department in ["Dairy", "Bakery"] and gender=="M"').head()

## Ex2
df[df.EmployeeID%2!=0].iloc[:,[0,2,-2]]

## Ex3
column_names = df.columns.values
a = list(column_names[-3:])
df.set_index(a,inplace=True)

df.reset_index(column_names[-2],inplace=True)
df.rename_axis(index = {
    
    column_names[-1]:'Gender'},inplace = True)

new_idx= df.index.map(lambda x:x[0]+'_'+x[1])
df.index = new_idx

new_idx = df.index.map(lambda x:tuple(x.split('_')))
df.index = new_idx

df.rename_axis([column_names[-3],column_names[-1]],inplace = True)

df = df.reset_index()
df = df[column_names]

参考：DataWhale joyful pandas第三章索引.

【pandas】索引

task3 索引

索引器

简单的直接索引

loc索引器

示例

练一练

【warnings】不要使用链式赋值

iloc索引器

query方法

随机抽样sample方法

多级索引

提取索引名字和值属性

多级索引的loc方法

练一练

交叉索引

IndexSlice对象

多级索引的构造

索引的常用方法

索引层的交换

索引层的删除

索引属性的修改

索引的设置与重置

索引的变形

索引的运算

索引的集合运算

练习

Ex1：公司员工数据集

猜你喜欢

【pandas】 索引

task3 索引

索引器

简单的直接索引

loc索引器

示例

练一练

【warnings】不要使用链式赋值

iloc索引器

query方法

随机抽样sample方法

多级索引

提取索引名字和值属性

多级索引的loc方法

练一练

交叉索引

IndexSlice对象

多级索引的构造

索引的常用方法

索引层的交换

索引层的删除

索引属性的修改

索引的设置与重置

索引的变形

索引的运算

索引的集合运算

练习

Ex1：公司员工数据集

猜你喜欢

【pandas】索引