pandas之loc iloc ix
首先,介绍这三种方法的概述:
loc: loc gets rows (or columns) with particular labels from the index. loc从索引中获取具有特定标签的行(或列)。这里的关键是:标签。标签的理解就是name名字。
iloc: gets rows (or columns) at particular positions in the index (so it only takes integers). iloc在索引中的特定位置获取行(或列)(因此它只接受整数)。这里的关键是:位置。位置的理解就是排第几个。
ix: usually tries to behave like loc but falls back to behaving like iloc if a label is not present in the index. ix通常会尝试像loc一样行为,但如果索引中不存在标签,则会退回到像iloc一样的行为。
1.loc
其实,对于loc始终坚持一个原则:loc是基于label进行索引的!
import pandas as pd df1 = pd.DataFrame(data= [[1, 2, 3],[4, 5, 6], [7, 8, 9]], index=[0, 1, 2], columns=['a','b','c']) df2 = pd.DataFrame(data= [[1, 2, 3],[4, 5, 6], [7, 8, 9]], index=['e', 'f', 'g'], columns=['a','b','c']) print(df1) print(df2) ''' df1:a b c 0 1 2 3 1 4 5 6 2 7 8 9 df2:a b c e 1 2 3 f 4 5 6 g 7 8 9 '''# loc索引行,label是整型数字 print(df1.loc[0]) ''' a 1 b 2 c 3 Name: 0, dtype: int64 '''# loc索引行,label是字符型 print(df2.loc['e']) ''' a 1 b 2 c 3 Name: 0, dtype: int64 ''' # 如果对df2这么写:df2.loc[0]会报错,因为loc索引的是label,显然在df2的行的名字中没有叫0的。 print(df2.loc[0]) ''' TypeError: cannot do slice indexing on <class 'pandas.core.indexes.base.Index'> with these indexers [0] of <class 'int'> '''# loc索引多行数据 print(df1.loc[1:]) '''a b c 1 4 5 6 2 7 8 9 '''# loc索引多列数据 print(df1.loc[:,['a', 'b']]) '''a b 0 1 2 1 4 5 2 7 8 ''' # df1.loc[:,0:2]这么写报错, 因为loc索引的是label,显然在df1的列的名字中没有叫0,1和2的。 print(df1.loc[:,0:2]) ''' TypeError: cannot do slice indexing on <class 'pandas.core.indexes.base.Index'> with these indexers [0] of <class 'int'> '''# locs索引某些行某些列 print(df1.loc[0:2, ['a', 'b']]) '''a b 0 1 2 1 4 5 2 7 8 '''
2.iloc
对于iloc始终也坚持一个原则:iloc是基于position进行索引的!
import pandas as pd df1 = pd.DataFrame(data= [[1, 2, 3],[4, 5, 6], [7, 8, 9]], index=[0, 1, 2], columns=['a','b','c']) df2 = pd.DataFrame(data= [[1, 2, 3],[4, 5, 6], [7, 8, 9]], index=['e', 'f', 'g'], columns=['a','b','c']) print(df1) print(df2) ''' df1:a b c 0 1 2 3 1 4 5 6 2 7 8 9 df2:a b c e 1 2 3 f 4 5 6 g 7 8 9 ''' # iloc索引行,label是整型数字 print(df1.iloc[0]) ''' a 1 b 2 c 3 Name: 0, dtype: int64 '''# iloc索引行,label是字符型。如果按照loc的写法来写应该是:df2.iloc['e'],显然这样报错,因为iloc不认识label,它是基于位置的。 print(df2.iloc['e']) ''' TypeError: cannot do positional indexing on <class 'pandas.core.indexes.base.Index'> with these indexers [e] of <class 'str'> ''' # iloc索引行,label是字符型。正确的写法应该如下: # 也就说,不论index是什么类型的,iloc只能写位置,也就是整型数字。 print(df2.iloc[0]) ''' a 1 b 2 c 3 Name: e, dtype: int64 '''# iloc索引多行数据 print(df1.iloc[1:]) '''a b c 1 4 5 6 2 7 8 9 '''# iloc索引多列数据 # 如果如下写法,报错。 print(df1.iloc[:,['a', 'b']]) ''' TypeError: cannot perform reduce with flexible type ''' # iloc索引多列数据, 正确写法如下: print(df1.iloc[:,0:2]) '''a b 0 1 2 1 4 5 2 7 8 '''# iloc索引某些行某些列 print(df1.iloc[0:2, 0:1]) '''a 0 1 1 4 '''
3.ix
注:ix的操作比较复杂,在pandas版本0.20.0及其以后版本中,ix已经不被推荐使用,建议采用iloc和loc实现ix。
(1)如果索引是整数类型,则ix将仅使用基于标签的索引,而不会回退到基于位置的索引。如果标签不在索引中,则会引发错误。
(2)如果索引不仅包含整数,则给定一个整数,ix将立即使用基于位置的索引而不是基于标签的索引。但是,如果ix被赋予另一种类型(例如字符串),则它可以使用基于标签的索引。
接下来举例说明这两个特点:
>>> s = pd.Series(np.nan, index=[49,48,47,46,45, 1, 2, 3, 4, 5]) >>> s 49 NaN 48 NaN 47 NaN 46 NaN 45 NaN 1 NaN 2 NaN 3 NaN 4 NaN 5 NaN
现在我们来看使用整数3切片有什么结果:
在这个例子中,s.iloc[:3]读取前3行(因为iloc把3看成是位置position),而s.loc[:3]读取的是前8行(因为loc把3看作是索引的标签label)
>>> s.iloc[:3] # slice the first three rows 49 NaN 48 NaN 47 NaN>>> s.loc[:3] # slice up to and including label 3 49 NaN 48 NaN 47 NaN 46 NaN 45 NaN 1 NaN 2 NaN 3 NaN>>> s.ix[:3] # the integer is in the index so s.ix[:3] works like loc 49 NaN 48 NaN 47 NaN 46 NaN 45 NaN 1 NaN 2 NaN 3 NaN
注意:s.ix[:3]返回的结果与s.loc[:3]一样,这是因为如果series的索引是整型的话,ix会首先去寻找索引中的标签3而不是去找位置3。
如果,我们试图去找一个不在索引中的标签,比如说是6呢?
>>> s.iloc[:6] 49 NaN 48 NaN 47 NaN 46 NaN 45 NaN 1 NaN>>> s.loc[:6] KeyError: 6>>> s.ix[:6] KeyError: 6
在上面的例子中,s.iloc[:6]正如我们所期望的,返回了前6行。而,s.loc[:6]返回了KeyError错误,这是因为标签6并不在索引中。
那么,s.ix[:6]报错的原因是什么呢?正如我们在ix的特点1所说的那样,如果索引只有整数类型,那么ix仅使用基于标签的索引,而不会回退到基于位置的索引。如果标签不在索引中,则会引发错误。
如果我们的索引是一个混合的类型,即不仅仅包括整型,也包括其他类型,如字符类型。那么,给ix一个整型数字,ix会立即使用iloc操作,而不是报KeyError错误。
>>> s2 = pd.Series(np.nan, index=['a','b','c','d','e', 1, 2, 3, 4, 5]) >>> s2.index.is_mixed() # index is mix of different types True >>> s2.ix[:6] # now behaves like iloc given integer a NaN b NaN c NaN d NaN e NaN 1 NaN
注意:在这种情况下,ix也可以接受非整型,这样就是loc的操作:
>>> s2.ix[:'c'] # behaves like loc given non-integer a NaN b NaN c NaN
这个例子就说明了ix特点2。
正如前面所介绍的,ix的使用有些复杂。如果仅使用位置或者标签进行切片,使用iloc或者loc就行了,请避免使用ix。
4.在Dataframe中使用ix实现复杂切片
有时候,在使用Dataframe进行切片时,我们想混合使用标签和位置来对行和列进行切片。那么,应该怎么操作呢?
举例,考虑有下述例子中的Dataframe。我们想得到直到包含标签'c'的行和前4列。
>>> df = pd.DataFrame(np.nan, index=list('abcde'),columns=['x','y','z', 8, 9]) >>> dfx y z 8 9 a NaN NaN NaN NaN NaN b NaN NaN NaN NaN NaN c NaN NaN NaN NaN NaN d NaN NaN NaN NaN NaN e NaN NaN NaN NaN NaN
在pandas的早期版本(0.20.0)之前,ix可以很好地实现这个功能。
我们可以使用标签来切分行,使用位置来切分列(请注意:因为4并不是列的名字,因为ix在列上是使用的iloc)。
>>> df.ix[:'c', :4]x y z 8 a NaN NaN NaN NaN b NaN NaN NaN NaN c NaN NaN NaN NaN
在pandas的后来版本中,我们可以使用iloc和其它的一个方法就可以实现上述功能:
>>> df.iloc[:df.index.get_loc('c') + 1, :4]x y z 8 a NaN NaN NaN NaN b NaN NaN NaN NaN c NaN NaN NaN NaN
get_loc()
是得到标签在索引中的位置的方法。请注意,因为使用iloc切片时不包括最后1个点,因为我们必须加1。
可以看到,只使用iloc更好用,因为不必理会ix的那2个“繁琐”的特点。
参考文献:https://stackoverflow.com/questions/31593201/pandas-iloc-vs-ix-vs-loc-explanation-how-are-they-different
转载于https://blog.csdn.net/anshuai_aw1/article/details/82801435
转载于:https://www.cnblogs.com/RB26DETT/p/11557339.html
pandas之loc iloc ix相关推荐
- Pandas的 loc iloc ix 区别
import pandas as pd data = [[1,2,3],[4,5,6]] index = [0,1] columns=['a','b','c'] df = pd.DataFrame(d ...
- pandas的loc, iloc, ix的操作
参考: https://blog.csdn.net/xw_classmate/article/details/51333646 1. loc--通过行标签索引行数据 2. iloc--通过行号获取行数 ...
- 2017.06.15-2016.06.18回顾 loc/iloc/ix dataframe相关 oracle无自增去重 correl
上周最后阶段比较忙,主要是忙jd的数据测试的事情还有就是各种新产品的事情,下面回顾一下这段时间的工作. 1.上周四快下班的时候开了一个新产品的会,初步确定了风控策略,但是接近下班的时候又告诉我另外一个 ...
- pandas loc iloc ix用法详解
1.什么是label pandas处理数据时,我们会经常看到dataframe结构使用loc, iloc, ix等方法.那么这些方法到底有啥区别,下面我们来进行详细分析. 首先我们先明确一点,这几个方 ...
- python中loc什么意思_python pandas 中 loc iloc 用法区别
转自:https://blog.csdn.net/qq_21840201/article/details/80725433 ### 随机生DataFrame 类型数据 import pandas as ...
- Python的数据科学函数包(二)——pandas(series dataframe)(loc iloc ix)(csv文件)
pandas 1.pandas数据的存储相对来说比较简单,它就只有两种非常重要的数据类型,一种叫series,一种叫dataframe series是指那些一维的数据,dataframe是指那些二维的 ...
- pandas中loc、iloc与ix的用法比较
目录导读: 数据示例 loc iloc ix 数据示例 loc loc 在index的标签上进行索引,范围包括start和end. iloc iloc 在index的位置上进行索引,不包括end. i ...
- pandas中DataFrame的ix,loc,iloc索引方式的异同
pandas中DataFrame的ix,loc,iloc索引方式的异同 1.loc: 按照标签索引,范围包括start和end 2.iloc: 在位置上进行索引,不包括end 3.ix: 先在inde ...
- Pandas中iloc、loc、ix三者的区别
一.综述:iloc.loc.ix可以用来索引数据.抽取数据 二.iloc.loc.ix三者对比 iloc和loc的区别 iloc主要使用数字来索引数据,不能使用字符型的标签来索引数据. loc只能使用 ...
最新文章
- OpenCV直线拟合检测
- STL中的map、unordered_map、hash_map
- xheditor 内容保存时 不转义html特殊字符,xheditor编辑器上传图片(示例代码)
- 以下用于数据存储领域的python第三方库是-『爬虫四步走』手把手教你使用Python抓取并存储网页数据!...
- Ruby版本管理(RVM)
- 【AI不惑境】网络的宽度如何影响深度学习模型的性能?
- js 用迭代器模式优雅的处理递归问题
- 判断字符是否在1-15之间
- underscore源码学习笔记(一)
- 几个免费的中文分词模块
- 移动硬盘文件或目录损坏且无法读取要怎么办啊
- web前端搭建相关文件夹结构
- 网络编程(五) ———— 万字详解TCP协议
- 将自家的位置标注到地图上(51ditu.com)
- Flutter画中画自定义画中画
- HashMap线程安全性问题
- idea中执行“npm”命令,提示‘npm‘ 不是内部或外部命令,也不是可运行的程序
- few-shot learning个人总结
- Hadoop 之上的数据建模 - Data Vault 2.0
- 中国第一封email