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前言

數(shù)據(jù)索引是數(shù)據(jù)分析中最關(guān)鍵的操作。在數(shù)據(jù)分析中經(jīng)常需要選取固定的行列，在Excel中可以使用鼠標(biāo)進(jìn)行點(diǎn)選，但是敲命令的時候，例如python和R中不方便使用鼠標(biāo)，這就需要靈活掌握數(shù)據(jù)的索引。如果數(shù)據(jù)索引不能熟練操作，就看不懂代碼，后面的數(shù)據(jù)分析無法完成。

 

數(shù)據(jù)索引

數(shù)據(jù)索引，也稱為數(shù)據(jù)切片和切塊，是使用不同的列或索引切分?jǐn)?shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)從數(shù)據(jù)中獲取特定子集的方式。DataFrame為二維數(shù)據(jù)，每一列均為一個同一類型數(shù)據(jù)，所以為Series，每一行可以為不同數(shù)據(jù)類型，所以，每一行數(shù)據(jù)為DataFrame一個子集，數(shù)據(jù)類型依然為DataFrame。

pandas索引常用五種方法，loc iloc ix at iat。ix官方已不再推薦使用。其實(shí)筆者覺得pandas的索引操作不如R的方便。不過也夠用。目前主要使用的為loc和iloc，兩者比較容易混淆，這里按照官方方法提供一個簡單的快速記憶方法loc代表location，使用標(biāo)簽來索引，也就是行名或者列名，而iloc中的i解讀為integer，即integerlocation通過數(shù)字索引值來定位，也就是行號或者列號。

x.loc[ [‘行名1’， ‘行名2’， ‘行名3’……]     , [‘列名1’，‘列名2’……]   ]
x.iloc[ [行號1，行號2，行號3……]     ,   [列號1，列號2……]   ]

利用數(shù)字進(jìn)行索引

pandas可以使用行名列名進(jìn)行索引，也可以使用數(shù)字作為索引，具體使用哪種方式，要看具體使用場景，靈活使用，如果行列數(shù)太多，使用行名列名更加方便，如果要選取一個范圍，使用數(shù)字更加方便。

如果要使用數(shù)字進(jìn)行索引，則需要使用iloc標(biāo)簽，行在前列在后，中間用逗號“,”分割，如果全部選取，用冒號“:”代替。其中冒號也可以用來表示一定范圍。

特別注意， python中索引值從0開始。并且不包含右側(cè)邊界。例如0:15，代表從第一個值到第15個值。

使用數(shù)字索引

mtcars[0:5]
mtcars.iloc[ 0:5 ,:  ]
mtcars.iloc[1]
#負(fù)數(shù)索引
mtcars.iloc[:,-1]

選取奇數(shù)行和偶數(shù)行

#奇數(shù)行
mtcars.iloc[np.arange(0,32,2)]
#偶數(shù)行
mtcars.iloc[np.arange(1,32,2)]

利用行名列名進(jìn)行索引

如果想選取固定的行，使用點(diǎn)號，是最方便的方式，類似于R中數(shù)據(jù)框索引使用“$”，為什么行不行呢？因?yàn)閿?shù)據(jù)分析中更多時候是按列處理數(shù)據(jù)。這里注意由于python中點(diǎn)號有特殊作用，所以，源文件列名中最好不要有點(diǎn)號和空白，可以使用下劃線替代

mtcars.cyl
mtcars.cyl.size

直接使用行名列名選取數(shù)據(jù)

mtcars['mpg']
mtcars[['mpg','cyl']]
mtcars.loc[:,['cyl']]
mtcars.loc[['Fiat 128','Valiant']]
mtcars.loc[:,['disp','hp']]

刪除固定行或列

#刪除行列
mtcars.drop(columns=['cyl','mpg'])
mtcars.drop(index=['Valiant'])
mtcars[mtcars.index != 5]
mtcars[mtcars.index!='Volvo 142E']

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