python dataframe 筛选符合条件的一行,pandas 条件筛选行

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　　在本文中，我们将使用iloc和loc来处理数据。更具体地说，我们将通过iloc和loc示例了解切片和索引。

　　一旦我们将数据集作为Pandas dataframe加载，我们通常希望根据特定条件开始访问数据的特定部分。例如，如果我们的数据集包含比较不同实验组的实验结果，我们可能需要分别计算每个实验组的描述性统计数据。

　　有关对熊猫数据帧进行分组的更多信息

　　如何用Python做描述性统计

　　根据特定标准选择特定数据行和列的过程通常称为切片。

　　熊猫数据框

　　在我们学习如何使用loc和iloc之前，我们最好了解一下Pandas dataframe对象是如何工作的。对于本索引和切片教程的特定目的，我们最好知道dataframe中的每一行和每一列都有一个数字——和一个索引。

　　这个结构是带有数字索引的行列结构，这意味着我们可以使用行号和列号来处理数据。当我们准备使用Pandas loc和iloc方法时，这非常有用。

　　请参考博文《使用Pandas和pyjanitor——了解一些简单的Python数据清理方法》。

　　数据

　　在以下iloc和loc示例中，我们将使用两个数据集。这些数据集以及许多其他RDataset都可以在这里找到，但是下面的代码将把它们加载到Pandas dataframe中：

　　如果您有兴趣了解关于Pandas数据处理的更多信息，请查看以下文章：

　　如何将CSV文件读入熊猫

　　如何将Excel文件读入熊猫

　　将SPSS文件读入熊猫

　　用Python和Pandas处理JSON文件

　　loc和iloc有什么区别？

　　在继续使用Pandas iloc和Pandas loc之前，我们先来回答一下loc和iloc的区别。

　　首先，loc是基于标签的方法，而。iloc是一种基于整数的方法。这意味着当我们对数据帧进行切片时，loc将考虑索引的名称或标签。

　　Pandasoc示例链接

　　例如，如果“case”在dataframe的索引中(例如df)，df.loc[case]将导致选择第三行。请注意，在下面的loc和iloc示例中，我们将使用数据集中的第一列作为索引(参见第一个代码块)。

　　另一方面，熊猫。iloc将根据索引的位置进行切片。不像。loc，iloc的行为类似于常规的Python切片。也就是说，我们只需要指定位置索引号，就会得到想要的切片。

　　例如，df.iloc[2]将为我们提供dataframe的第三行。这是因为，就像在Python中一样。iloc基于0位置，即从0开始。在下面的文章中，我们将学习如何使用loc和iloc。

　　iloc在熊猫方面能做什么？

　　如前所述，熊猫iloc主要以整数仓位为主。也就是说，您可以使用0到length -1来索引数据帧，无论它是行索引还是列索引。

　　此外，正如我们将在后面的Pandas iloc示例中看到的，这个方法也可以用于布尔数组。

　　在本Pandas iloc教程中，我们将使用以下输入法：

　　整数，如2。

　　整数列表，如[7，2，0]

　　带有整数的slice对象，比如0:7，如上图所示。

　　布尔数组。

　　如何使用熊猫iloc

　　现在您可能想知道“如何使用iloc？”当然，我们会回答这个问题。在最简单的形式中，我们只需要在括号中键入一个整数。

　　正如您在上面的Pandas iloc示例中看到的，我们在iloc方法后面键入了一组方括号。

　　此外，我们添加了一个整数(0)作为索引值，以表明我们想要获取数据帧的第一行。注意，使用时。iloc，要知道方括号内的索引顺序显然很重要。

　　第一个索引号将是我们要检索的行。如果我们想使用iloc检索一个特定的列或一些特定的列，我们将输入第二个索引(或多个索引)。但是，这是可选的，当没有第二个索引时，iloc将默认检索所有列。

　　如前所述，Pandas iloc语法为：DataFrame.iloc[，]。

　　这可能会使R统计编程环境的用户感到困惑。为了进行迭代，我们可以在Pandas中使用iloc方法，按照行和列在数据帧中出现的顺序按数字顺序选择它们。

　　熊猫iloc示例

　　在下一节中，我们将通过查看如何使用iloc的不同示例来继续这个Pandas索引和切片教程。当然，我们已经从最基本的方法开始；也就是说，选择单行：

　　索引熊猫数据帧的最后一行。

　　在下一个示例中，我们将继续使用整数来索引数据帧。然而，如果我们想要检索熊猫数据帧的最后一行，我们使用“-1”:

　　当我们使用iloc时，我们也可以输入一个只有一个索引整数的列表。这将对一行进行索引，但输出将不同于上面的示例：

　　使用iloc选择多行

　　当然，我们也可以使用iloc从pandas数据帧中选择许多行。例如，如果我们向列表中添加更多的索引整数，就像上面的例子一样，我们可以选择许多行。

　　在Pandas中使用iloc切片行

　　在下一个Pandas iloc示例中，我们将学习切片。请注意，稍后我们将更熟悉使用切片字符“:”。要选择第11至15行，我们只需输入以下代码：

　　使用Pandas iloc选择列

　　当然，如前所述，当在iloc方法中使用第二个参数时，我们也可以选择或分割列。在下一个iloc示例中，我们可能只想检索数据帧中的第一列，即索引位置为0的列。

　　因此，在使用iloc时，我们将在括号中的第二个位置使用整数索引值。注意，第二个位置的整数索引指定了我们要检索的列。好吧，那又怎样？

　　请注意，当我们想要使用iloc选择所有行和一列(或多列)时，我们需要使用“:”字符。

　　在上面的Pandas iloc示例中，我们在括号中的第一个位置使用了“:”字符。这表明我们想要检索所有行。提醒一下，[]中的第一个索引位置用于指定行，我们使用“:”字符，因为我们想从Pandas数据帧中获取所有行。

　　在下一个关于如何使用Pandas iloc的例子中，我们将获得一些列和所有行的切片。这可以通过与上述类似的方式来完成。但是，我们没有使用整数，而是使用Python切片来获取所有行和前6列：

　　使用iloc选择特定单元。

　　在Pandas iloc教程的这一部分，我们将学习如何选择特定的单元。

　　当然，这很简单。我们只需要对想要从数据帧中获取的行和列使用整数索引值。例如，如果我们想要选择第0行和第0列中的数据，我们只需要键入df1.iloc[0，0]。

　　当然，我们也可以选择多行和/或多列。为此，我们只需添加一个列表，其中包含我们希望iloc为我们选择的整数索引。

　　例如，如果我们想要选择第4行、第2、第3和第4列中的数据，我们只需要使用下面的代码：

　　检索单元格的子集

　　在下一个iloc示例中，我们将从dataframe的单元中获取一个子集。

　　为了实现这一点，我们需要使用iloc来获得一个列片和一个行片的组合：

　　使用布尔掩码选择列。

　　在最后一个例子中，我们将使用一个布尔掩码来选择列。当然，要做到这一点，我们需要知道有多少列，以及我们想要选择哪些列。

　　如何使用熊猫loc

　　在本节中，我们将介绍另一个Pandas方法，即loc，它用于从dataframe中选择数据。

　　何时使用loc？

　　记住，iloc使用位置引用作为参数输入，而loc使用索引作为参数。由于loc接受索引，我们可以将一个字符串(例如列名)作为参数传递，而如果我们在iloc中使用一个字符串，它将抛出一个错误。所以，什么时候用熊猫loc？答案是当我们知道索引名的时候。

　　在本loc教程中，我们将使用以下输入：

　　单个标签，如2或“b”。

　　值得注意的是，熊猫会把2解释为一个索引的标签，而不是索引上的整数位置(与iloc相反)。

　　标签列表，例如[a ， B ，c] B ，c]

　　带有标签的切片对象，如“短名称”:“sasname”。重要的是，当谈到切片时，当我们使用loc时，开始和停止位置都包括在内。

　　使用Pandas loc选择一行。

　　在第一个Pandas loc示例中，我们将从索引为1的行中选择数据。

　　请注意，在上面的示例中，第一行的名称是“1”。也就是说，这个“1”不是索引整数，而是行的名称。

　　Pandas loc的行为方式与iloc相同，我们的单个行作为系列被检索。与Pandas iloc一样，我们可以更改输出以获得带有数据帧的单行。我们通过将行名放在一个列表中来实现这一点：

　　使用loc对行进行切片。

　　在下一个代码示例中，我们将使用行名来获取行切片。

　　我们也可以给它传递一个索引列表来选择需要的索引。

　　使用loc按列名选择。

　　与Pandas iloc不同，loc进一步将列名作为列参数。这意味着我们可以向它传递一个列名，以便从该列中选择数据。

　　在下一个loc示例中，我们将从“SASname”列中选择所有数据。

　　当然，另一种选择是在使用loc时将多个列名传递到一个列表中。在下一个示例中，我们将从“SASname”和“longname”列中选择数据，其中行名从1到5。

　　熊猫肉片

　　在这一节中，我们将看到如何使用loc分割熊猫数据帧。记住，切片时使用“:”字符。像iloc一样，我们可以切片，只是这里我们可以使用列名和行名(如下例所示)。

　　在下面的loc示例中，我们再次使用第一个数据帧(即df1)，对前5行进行切片，并获取从“Film”列到“EA1”列的所有列。

　　Pandiloc和条件

　　很多时候，我们希望通过使用布尔数组来索引熊猫数据帧。也就是说，我们可能希望根据某些条件来选择数据。当然，这很容易用熊猫loc实现。我们只需要将包含真/假值的数组或序列传递给。锁定方法。

　　例如，如果我们希望选择研究列中所有值为“flat”的行，我们将按照以下步骤创建一个Pandas系列，其中dataframe中的每一行都有一个true值，其中存在“flat”。

　　使用多条件Pandas iloc选择行

　　此外，有时我们可能希望基于多个条件做出选择。例如，如果我们希望选择所有研究列为“平面”且neur列大于18的行，我们可以根据下例进行选择：

　　和前面一样，我们可以使用第二个参数从dataframe中选择一个特定的列。记住，当使用Pandas loc时，loc索引器通过名称引用列。我们可以使用单个字符串、列列表或切片“:”操作。在下一个示例中，我们将选择从EA1到NA2的列：

　　使用。loc设置数据帧中的值。

　　在本loc和iloc教程的最后一节，我们将学习如何使用loc来设置dataframe的值。

　　为数据帧设置一个值非常简单。我们需要做的只是稍微改变一下语法，实际上我们可以在同一个语句中更新数据。位置索引器。这很方便，因为我们可以根据不同的条件更新列中的值。

　　在最后一个loc示例中，我们将创建一个新列(NewCol ),并将单词“BIG”添加到neur大于18的行中：

　　结论

　　在这个Pandas iloc和loc教程中，我们学习了使用loc和iloc方法来构建索引、选择数据和选择子集。更具体地说，我们已经了解了这些方法是如何工作的。说到loc，我们已经学会了如何根据条件语句(比如大于等于)选择数据，以及如何使用loc设置值。原文英文：3359 www . mars ja . se/how-to-use-iloc-and-loc-for-indexing-and-slicing-pandas-data frames/

　　翻译：测试

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