pandas 数据切片方法
pandas 数据切片方法 ：[],loc,iloc,at,iat,ix
基础数据
import pandas as pd
import random
random.seed(0)
rnd_1 = [random.randrange(1,20) for x in range(10)]
rnd_2 = [random.randrange(1,20) for x in range(10)]
rnd_3 = [random.randrange(1,20) for x in range(10)]
fecha = pd.date_range('2012-4-10', '2012-4-19')
data = pd.DataFrame({'fecha':fecha, 'rnd_1': rnd_1, 'rnd_2': rnd_2, 'rnd_3': rnd_3})
print(data)
print(data.describe())
结果：
fecha rnd_1 rnd_2 rnd_3
0 2012-04-10 13 19 10
1 2012-04-11 14 7 4
2 2012-04-12 2 17 3
3 2012-04-13 9 5 11
4 2012-04-14 17 10 16
5 2012-04-15 16 5 18
6 2012-04-16 13 4 4
7 2012-04-17 10 9 12
8 2012-04-18 16 18 14
9 2012-04-19 12 5 11
rnd_1 rnd_2 rnd_3
count 10.000000 10.000000 10.000000
mean 12.200000 9.900000 10.300000
std 4.417138 5.915141 5.186521
min 2.000000 4.000000 3.000000
25% 10.500000 5.000000 5.500000
50% 13.000000 8.000000 11.000000
75% 15.500000 15.250000 13.500000
max 17.000000 19.000000 18.000000
[]切片方法
按照索引实现行选择或列选择或区块选择
print(data[1:5]) # 行选择
fecha rnd_1 rnd_2 rnd_3
1 2012-04-11 14 7 4
2 2012-04-12 2 17 3
3 2012-04-13 9 5 11
4 2012-04-14 17 10 16
print(data[['rnd_1', 'rnd_2']]) # 列选择
rnd_1 rnd_2
0 13 19
1 14 7
2 2 17
3 9 5
4 17 10
5 16 5
6 13 4
7 10 9
8 16 18
9 12 5
# 区块选择， 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
print(data[:5][['rnd_1', 'rnd_2']])
rnd_1 rnd_2
0 13 19
1 14 7
2 2 17
3 9 5
4 17 10
loc
loc可以按照索引来进行行列选择，包含结尾
# 按照索引行选择， 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。
print(data.loc[1:5])
fecha rnd_1 rnd_2 rnd_3
1 2012-04-11 14 7 4
2 2012-04-12 2 17 3
3 2012-04-13 9 5 11
4 2012-04-14 17 10 16
5 2012-04-15 16 5 18
# 区块选择
print(data.loc[2:4, ['rnd_2', 'fecha']])
rnd_2 fecha
2 17 2012-04-12
3 5 2012-04-13
4 10 2012-04-14
loc能够选择在两个特定日期之间的数据，这两个日期必须都要在索引中
# 将行索引设定为日期
data_fecha = data.set_index('fecha')
print(data_fecha.head())
rnd_1 rnd_2 rnd_3
fecha
2012-04-10 13 19 10
2012-04-11 14 7 4
2012-04-12 2 17 3
2012-04-13 9 5 11
2012-04-14 17 10 16
# 生成两个特定日期
from pandas import datetime
fecha_1 = datetime(2012, 4, 14)
fecha_2 = datetime(2012, 4, 18)
# 生成切片数据
print(data_fecha.loc[fecha_1: fecha_2])
rnd_1 rnd_2 rnd_3
fecha
2012-04-14 17 10 16
2012-04-15 16 5 18
2012-04-16 13 4 4
2012-04-17 10 9 12
2012-04-18 16 18 14
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。
iloc
loc是按照索引（index）的值来选取，iloc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
print(data_fecha.iloc[1: 5, :])
rnd_1 rnd_2 rnd_3
fecha
2012-04-11 14 7 4
2012-04-12 2 17 3
2012-04-13 9 5 11
2012-04-14 17 10 16
# 列选择
print(data_fecha.iloc[:,[1,2]].head())
rnd_2 rnd_3
fecha
2012-04-10 19 10
2012-04-11 7 4
2012-04-12 17 3
2012-04-13 5 11
2012-04-14 10 16
# 切片选择
print( data_fecha.iloc[[1,3,6],[0,2]])
rnd_1 rnd_3
fecha
2012-04-11 14 4
2012-04-13 9 11
2012-04-16 13 4
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，只能访问单个元素，不能访问多个元素。
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。
ix
以上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。
选取或者删除某列含有特殊数值的行
import pandas as pd
import numpy as np
a=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
df1=pd.DataFrame(a,index=['row0','row1','row2'],columns=list('ABC'))
print(df1)
df2=df1.copy()
#选取某列含有特定数值的行
# 选取df1中A列包含数字1的行
df1=df1[df1['A'].isin([1])]
#通过~取反，选取不包含数字1的行
df2=df2[~df2['A'].isin([1])]
print(df1)
print(df2)
结果：
A B C
row0 1 2 3
row1 4 5 6
row2 7 8 9
A B C
row0 1 2 3
A B C
row1 4 5 6
row2 7 8 9
选取或者删除某行含有特殊值的列
import pandas as pd
import numpy as np
a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
df2 = pd.DataFrame(a, index=['row0', 'row1', 'row2'], columns=list('ABC'))
print(df2)
#选取某行含有特定数值的列
cols=[x for i,x in enumerate(df2.columns) if df2.iat[0,i]==3]
#利用enumerate对row0进行遍历，将含有数字3的列放入cols中
print(cols)
#df2=df2[cols] 选取含有特定数值的列
df2=df2.drop(cols,axis=1) #利用drop方法将含有特定数值的列删除
print(df2)
结果：
A B C
row0 1 2 3
row1 4 5 6
row2 7 8 9
['C']
A B
row0 1 2
row1 4 5
row2 7 8
pandas 读csv
pd.read_csv(res_csv_path, encoding="utf-8-sig", sep=",", quotechar="'")
参考：
https://www.cnblogs.com/traditional/p/12514914.html
https://cloud.tencent.com/developer/article/1856554