使用demo.csv举几个栗子~
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| 编号,日期,单价,数量
T001,2018-03-02 12:34:05,100,3
T002,2018-03-02 13:04:05,200,3
T003,2018-03-03 18:12:31,30,10
T004,2018-03-04 20:34:05,400,2
T005,2018-03-02 20:34:05,500,1
|
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| import pandas as pd
df = pd.read_csv('demo.csv', index_col='编号')
"""
日期 单价
编号
T001 2018-03-02 12:34:05 100
T002 2018-03-02 13:04:05 200
T003 2018-03-03 18:12:31 30
T004 2018-03-04 20:34:05 400
T005 2018-03-02 20:34:05 500
"""
|
如果不指定 index_col，则会默认生成 0 - 5的行标签，这种情况下，行标签与行号相等。
行标签可以理解为这一行的区别于其他行的标志（类似SQL中的主键）
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| df_without_index_col = pd.read_csv('demo.csv')
"""
编号 日期 单价 数量
0 T001 2018-03-02 12:34:05 100 3
1 T002 2018-03-02 13:04:05 200 3
2 T003 2018-03-03 18:12:31 30 10
3 T004 2018-03-04 20:34:05 400 2
4 T005 2018-03-02 20:34:05 500 1
"""
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一、选取列
1. 使用方括号
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| df[['日期', '单价']]
"""
日期 单价
编号
T001 2018-03-02 12:34:05 100
T002 2018-03-02 13:04:05 200
T003 2018-03-03 18:12:31 30
T004 2018-03-04 20:34:05 400
T005 2018-03-02 20:34:05 500
"""
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| df[['单价']]
"""
单价
编号
T001 100
T002 200
T003 30
T004 400
T005 500
"""
type(df[['单价']])
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| df['单价']
"""
编号
T001 100
T002 200
T003 30
T004 400
T005 500
Name: 单价, dtype: int64
"""
type(df['单价'])
|
二、选取行
1. 行标签使用loc
可接受2个参数，第一个参数是行标签，第二个参数是列标签
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| df.loc['T002']
"""
日期 2018-03-02 12:34:05
单价 100
数量 3
Name: T001, dtype: object
"""
|
- 行标签从T002到 T004的行（与切片不同，这种情况下包含开头也包含结束）
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| df.loc['T002':'T004']
"""
日期 单价 数量
编号
T002 2018-03-02 13:04:05 200 3
T003 2018-03-03 18:12:31 30 10
T004 2018-03-04 20:34:05 400 2
"""
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- 行标签从T002到最后的行，且只选取单价和数量2列
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| df.loc['T002':, ['单价', '数量']]
"""
单价 数量
编号
T002 200 3
T003 30 10
T004 400 2
T005 500 1
"""
|
2. 行号使用iloc
iloc参数是一个slice对象，和python中可迭代对象用法是一致的。[start, end, step)。
下标从0开始，包含开头，不包含结束。
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| df.iloc[1:-2]
"""
日期 单价 数量
编号
T002 2018-03-02 13:04:05 200 3
T003 2018-03-03 18:12:31 30 10
"""
|
- 第1行到最后，隔行取，即行号为单数的行，1,3,5,7,9….
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| df.iloc[1::2]
"""
日期 单价 数量
编号
T002 2018-03-02 13:04:05 200 3
T004 2018-03-04 20:34:05 400 2
"""
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| df.iloc[:3, 1:3]
"""
单价 数量
编号
T001 100 3
T002 200 3
T003 30 10
"""
|
- 若没有指定标签列(index_col)，则loc与iloc表现相近
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| df_without_index_col.loc[1:3]
"""
编号 日期 单价 数量
1 T002 2018-03-02 13:04:05 200 3
2 T003 2018-03-03 18:12:31 30 10
3 T004 2018-03-04 20:34:05 400 2
"""
df_without_index_col.iloc[1:3]
"""
编号 日期 单价 数量
1 T002 2018-03-02 13:04:05 200 3
2 T003 2018-03-03 18:12:31 30 10
"""
|
3. ix兼容处理loc与iloc(deprecated)
loc是根据行标签定位的，iloc是根据行号定位的。
ix的处理逻辑是，通常将传入的参数优先视为行标签，若找不到该标签的情况下，再当做行号取索引。
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| df.ix['T002':'T004']
"""
日期 单价 数量
编号
T002 2018-03-02 13:04:05 200 3
T003 2018-03-03 18:12:31 30 10
T004 2018-03-04 20:34:05 400 2
"""
df.ix[1:3]
"""
日期 单价 数量
编号
T002 2018-03-02 13:04:05 200 3
T003 2018-03-03 18:12:31 30 10
"""
df_without_index_col.ix[1:3]
"""
编号 日期 单价 数量
1 T002 2018-03-02 13:04:05 200 3
2 T003 2018-03-03 18:12:31 30 10
3 T004 2018-03-04 20:34:05 400 2
"""
|
ix方法虽然兼容处理了2种情况，但是建议不要使用，尽量使用loc和iloc明确索引方式。
更多的关于ix的讨论可以参考 pandas iloc vs ix vs loc explanation, how are they different?
当前ix方法已经处于 deprecated 状态。
三、简单条件
1. 简单的逻辑判断（<, >, ==, &, |, ~ 等）
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| df[df['单价'] >= 200]
"""
日期 单价 数量
编号
T002 2018-03-02 13:04:05 200 3
T004 2018-03-04 20:34:05 400 2
T005 2018-03-02 20:34:05 500 1
"""
|
- 单价大于等于200且数量大于1的记录（&表示与，|表示或，~表示非）
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| df[(df['单价'] >= 200) & (df['数量'] >= 2)]
"""
日期 单价 数量
编号
T002 2018-03-02 13:04:05 200 3
T004 2018-03-04 20:34:05 400 2
"""
|
四、自定义函数
1. loc
loc函数支持传入自定义的函数进行筛选
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| df.loc[lambda x: x['单价'] * x['数量'] > 500]
"""
日期 单价 数量
编号
T002 2018-03-02 13:04:05 200 3
T004 2018-03-04 20:34:05 400 2
"""
def filter_func(x):
print(type(x))
return x['单价'] * x['数量'] > 500
df.loc[filter_func]
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|
df.loc[lambda x: x['日期'].str.startswith('2018-03-02')]
"""
日期 单价 数量
编号
T001 2018-03-02 12:34:05 100 3
T002 2018-03-02 13:04:05 200 3
T005 2018-03-02 20:34:05 500 1
"""
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Series.str()，可以使用Python自带的string相关的方法，构造筛选条件。
查看官方文档pandas.Series.str
2. apply
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| df[df.apply(lambda x: x['单价'] * x['数量'] > 500, axis=1)]
"""
日期 单价 数量
编号
T002 2018-03-02 13:04:05 200 3
T004 2018-03-04 20:34:05 400 2
"""
def filter_func(x):
print(type(x))
return x['单价'] * x['数量'] > 500
df[df.apply(filter_func, axis=1)]
|
axis默认为0，表示遍历列，axis=1，表示遍历行。
更多参数，查看官方文档pandas.DataFrame.apply
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| df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期'])
df[df.apply(lambda x: x['日期'].date() == pd.to_datetime('2018/03/02').date(), axis=1)]
"""
日期 单价 数量
编号
T001 2018-03-02 12:34:05 100 3
T002 2018-03-02 13:04:05 200 3
T005 2018-03-02 20:34:05 500 1
"""
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| 编号,日期,单价,数量
T001,2018-03-02 12:34:05,100,3
T002,2018-03-02 13:04:05,200,3
T003,2018-03-03 18:12:31,30,10
T004,2018-03-04 20:34:05,400,2
T005,2018-03-02 20:34:05,500,1
T006,2018-03-02 20:34:05,$#500,1
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| def filter_func(x):
try:
float(x['单价'])
return True
except:
return False
df = pd.read_csv('demo.csv', index_col='编号')
print(df[df.apply(filter_func, axis=1)])
"""
日期 单价 数量
编号
T001 2018-03-02 12:34:05 100 3
T002 2018-03-02 13:04:05 200 3
T003 2018-03-03 18:12:31 30 10
T004 2018-03-04 20:34:05 400 2
T005 2018-03-02 20:34:05 500.0 1
"""
|
附 推荐
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