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_3count 1000.000000 1000.000000 1000.000000mean 9.946000 9.825000 9.894000std 5.553911 5.559432 5.423484min 1.000000 1.000000 1.00000025% 5.000000 5.000000 5.00000050% 10.000000 10.000000 10.00000075% 15.000000 15.000000 14.000000max 19.000000 19.000000 19.000000[]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_31 2012-04-11 1 16 32 2012-04-12 7 6 13 2012-04-13 2 16 74 2012-04-14 4 17 7# 列选择In [10]: data[['rnd_1', 'rnd_3']]Out[10]: rnd_1 rnd_30 8 121 1 32 7 13 2 74 4 75 12 86 2 127 9 88 13 179 4 710 14 1411 19 1612 2 1213 15 1814 13 1815 13 1116 17 717 14 1018 9 619 11 1520 16 1321 18 922 1 1823 4 324 6 1125 2 1326 7 1727 11 828 3 1229 4 2.. ... ...970 8 14971 19 5972 13 2973 8 10974 8 17975 6 16976 3 2977 12 6978 12 10979 15 13980 8 4981 17 3982 1 17983 11 5984 7 7985 13 14986 6 19987 13 9988 3 15989 19 6990 7 11991 11 7992 19 12993 2 15994 10 4995 14 13996 12 11997 11 15998 17 14999 3 8[1000 rows x 2 columns]# 区块选择In [11]: data[:7][['rnd_1', 'rnd_2']]Out[11]: rnd_1 rnd_20 8 171 1 162 7 63 2 164 4 175 12 196 2 7
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
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_31 2012-04-11 1 16 32 2012-04-12 7 6 13 2012-04-13 2 16 74 2012-04-14 4 17 75 2012-04-15 12 19 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 fecha2 6 2012-04-123 16 2012-04-134 17 2012-04-14
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_3fecha 2012-04-10 8 17 122012-04-11 1 16 32012-04-12 7 6 12012-04-13 2 16 72012-04-14 4 17 7In [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_3fecha 2013-04-14 17 10 52013-04-15 14 4 92013-04-16 1 2 182013-04-17 9 15 12013-04-18 16 7 17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_3fecha 2012-04-20 14 6 142012-04-21 19 14 162012-04-22 2 6 122012-04-23 15 8 182012-04-24 13 8 18# 列选择In [18]: data_fecha.iloc[:,[1,2]].head()Out[18]: rnd_2 rnd_3fecha 2012-04-10 17 122012-04-11 16 32012-04-12 6 12012-04-13 16 72012-04-14 17 7# 切片选择In [19]: data_fecha.iloc[[1,12,34],[0,2]]Out[19]: rnd_1 rnd_3fecha 2012-04-11 1 32012-04-22 2 122012-05-14 17 10
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 loopIn [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 loopIn [22]: data_fecha.at[fecha_1,'rnd_1']Out[22]: 17
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。
In [23]: data_fecha.iat[1,0]Out[23]: 1In [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 loopIn [25]: timeit data_fecha.iloc[1,0]10000 loops, best of 3: 158 µs per loop
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_3fecha 2013-01-11 19 17 192013-01-12 10 9 172013-01-13 15 3 10
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。
以上这篇浅谈pandas中Dataframe的查询方法([], loc, iloc, at, iat, ix)就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持武林网。
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