一、用途與特點
DataFrame是Pandas中最重要的數據結構之一,而DataFrame.loc則是對于DataFrame進行行列選取的一種方法。它通過行標簽名和列標簽名進行數據選取。
相對于其他方法,DataFrame.loc具有更高的靈活性和準確性。與iloc根據行列的位置來進行選取不同,使用loc可以根據行列的標簽名稱來進行選取。并且在同時進行行列選取時,使用loc的效率更高。
# 用于基于標簽的索引(即行列標簽)進行選擇
# df.loc[row, column]
# row可以是行標簽也可以是布爾數組,column可以是列標簽也可以是布爾數組
二、基本用法
選擇某些列:
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.randn(6,4), columns=list('ABCD'), index=list('abcdef'))
# 根據標簽獲取列數據
print(df.loc[:, ['A', 'B']])
選擇某些行:
# 根據標簽獲取行數據
print(df.loc[['a', 'b', 'f'], :])
選擇某個區域的數據:
# 根據標簽獲取行和列的區域數據
print(df.loc['d':'f', 'A':'C'])
三、高級用法
布爾索引
在DataFrame.loc中使用布爾值可以進行高級篩選。
# 布爾索引
df.loc[df['A'] > 0, ['A','B']]
使用函數進行映射
在DataFrame中使用applymap或apply方法可以對數據進行轉換。在.loc后使用,我們可以完成數據篩選和轉換的一步操作。
# 對篩選出來的數據進行applymap的map函數映射操作
df.loc[df['A'] > 0, ['A','B']].applymap(lambda x: x*2)
使用where方法
使用where方法進行條件篩選。對于篩選為False的數據,其對應位置上的數據會被填充為NaN。
# 對q值保留填充,而對于其他的行列標簽均標記為NaN
df.loc[df['A'] > 0, 'B'] = np.nan
df.where(pd.notna(df), df.mean(), axis='columns')
四、總結
本文基于DataFrame的高級索引方法DataFrame.loc進行了詳細講解,介紹了其基本使用方法和高級應用方法。
對于Pandas用戶而言,熟悉DataFrame.loc的使用方法可以幫助我們更加靈活地對數據進行篩選和轉換。它是我們使用Pandas解決數據分析和處理問題的重要方法。