Pandas学习笔记系列：
- Pandas学习笔记（一）基本介绍
- Pandas学习笔记（二）选择数据
- Pandas学习笔记（三）修改&添加值
- Pandas学习笔记（四）处理丢失值
- Pandas学习笔记（五）合并 concat
- Pandas学习笔记（六）合并 merge
- Pandas学习笔记（七）plot画图
原文：https://morvanzhou.github.io/tutorials/data-manipulation/np-pd/3-2-pd-indexing/ 有删改
下面例子是以 6X4 的矩阵数据为基础进行介绍
dates = pd.date_range('20130101', periods=6)
df = pd.DataFrame(np.arange(24).reshape((6,4)),index=dates, columns=['A','B','C','D'])
"""
A B C D
2013-01-01 0 1 2 3
2013-01-02 4 5 6 7
2013-01-03 8 9 10 11
2013-01-04 12 13 14 15
2013-01-05 16 17 18 19
2013-01-06 20 21 22 23
"""
简单的筛选
使用下标和标签索引
如果我们想选取DataFrame中的数据，下面描述了两种途径, 他们都能达到同一个目的：
print(df['A'])
print(df.A)
"""
2013-01-01 0
2013-01-02 4
2013-01-03 8
2013-01-04 12
2013-01-05 16
2013-01-06 20
Freq: D, Name: A, dtype: int64
"""
让选择跨越多行或多列:
print(df[0:3])
"""
A B C D
2013-01-01 0 1 2 3
2013-01-02 4 5 6 7
2013-01-03 8 9 10 11
"""
print(df['20130102':'20130104'])
"""
A B C D
2013-01-02 4 5 6 7
2013-01-03 8 9 10 11
2013-01-04 12 13 14 15
"""
如果df[3:3]将会是一个空对象。后者选择2013-01-02到2013-01-04标签之间的数据，并且包括这两个标签。
另外在实验中我尝试过df['2013-01-04']和df['20130104']都会报错，报错信息是没有这两个key。所以我进一步做如下实验：
df2 = pd.DataFrame([[0,1],[2,3]],index=['a','b'], columns=['b','a'])
print(df2)
"""
b a
a 0 1
b 2 3
"""
- 实验1
print(df2.a)
"""
a 1
b 3
Name: a, dtype: int64
"""
print(df2['b'])
"""
a 0
b 2
Name: b, dtype: int64
"""
可以看到这种方式是获取列元素。
- 实验2
print(df2['a':])
"""
b a
a 0 1
b 2 3
"""
print(df2['b':])
"""
b a
b 2 3
"""
可以看到使用:的这种方式可以获取行元素。
当然这种使用标签名来指定范围的方法明显很麻烦，另外有个很明显的缺点就是如果有两个标签是相同的时候，你就没法用标签来指定起始范围了。所以我们还可以用数字来指定范围，例如在该例子中df[1:]是等价于df['b':]的。
另外这两种方式也存在一些区别，就是最后的一个元素，如果使用的是数字，则不会选择到，反之如果用标签则会选择，看例子更好明白：
- 实验3
print(df2['a':'b'])
"""
b a
a 0 1
b 2 3
"""
print(df2[0:1])
"""
b a
a 0 1
"""
看了上面介绍的方法你可能有点晕头转向，所以也不推荐上面的索引方法。你可以参考如下几种方法来对数据进行筛选。
根据标签 loc
我们可以使用标签来选择数据 loc, 也就是说这种情况下你不能再使用数字进行索引了。本例子主要通过标签名字选择某一行数据， 或者通过选择某行或者所有行（:代表所有行）然后选其中某一列或几列数据。:
print(df.loc['20130102'])
"""
A 4
B 5
C 6
D 7
Name: 2013-01-02 00:00:00, dtype: int64
"""
print(df.loc[:,['A','B']])
"""
A B
2013-01-01 0 1
2013-01-02 4 5
2013-01-03 8 9
2013-01-04 12 13
2013-01-05 16 17
2013-01-06 20 21
"""
print(df.loc['20130102',['A','B']])
"""
A 4
B 5
Name: 2013-01-02 00:00:00, dtype: int64
"""
根据序列 iloc
另外我们可以采用位置进行选择 :iloc, 在这里我们可以通过位置选择在不同情况下所需要的数据例如选某一个，连续选或者跨行选等操作。
print(df.iloc[3,1])
# 13
print(df.iloc[3:5,1:3])
"""
B C
2013-01-04 13 14
2013-01-05 17 18
"""
print(df.iloc[[1,3,5],1:3])
"""
B C
2013-01-02 5 6
2013-01-04 13 14
2013-01-06 21 22
"""
在这里我们可以通过位置选择在不同情况下所需要的数据, 例如选某一个，连续选或者跨行选等操作。
ix：结合loc和iloc
当然我们可以采用混合选择 ix, 其中选择’A’和’C’的两列，并选择前三行的数据。
print(df.ix[:3,['A','C']])
"""
A C
2013-01-01 0 2
2013-01-02 4 6
2013-01-03 8 10
"""
通过判断的筛选
最后我们可以采用判断指令 (Boolean indexing) 进行选择. 我们可以约束某项条件然后选择出当前所有数据.
print(df[df.A>8])
"""
A B C D
2013-01-04 12 13 14 15
2013-01-05 16 17 18 19
2013-01-06 20 21 22 23
"""