python字符串的索引与切片操作,python列表切片详解

　　在python的学习过程中，有些同学会对索引和切换感到困惑。今天，我们就来了解一下。下面这篇文章主要介绍python基础知识的索引和切片的相关信息，有需要的可以参考一下。

　　00-1010基本索引嵌套索引切片numpy.array索引一维numpy.array索引二维熊猫系列索引熊猫数据帧索引填坑汇总

基本索引

　　在[14]: L=[[1，2，3]，{ 我 : 你是个好姑娘，她 : 谢谢你！}，(11，22)，‘我的名字是凯尔斯’]

　　[15]:升

　　Out[15]:

　　[[1, 2, 3],

　　{ 我 : 你是个好姑娘，她 : 谢谢你！},

　　(11, 22),

　　我的名字是Kyles]#索引中的第一项，索引是0In [16]: L[0]

　　Out[16]: [1，2，3]# In[17]: L[0][1]中索引项1的第二个子项

　　[17]: 2#索引2字典中[18]: L[1]

　　Out[18]: { 我 : 你是个好姑娘，她 : 谢谢你！} #索引第二部词典[19] :L [1] [she]中的“她”

　　Out[19]:“谢谢！”[20]: L[2]中索引的第3项

　　Out[20]: (11，22)#索引中的第3项，第一个元组In [22]: L[2][0]

　　出[22]: 11#索引第4项入[23]: L[3]

　　Out[23]: 我的名字是Kyles# index item 4，前三个字符在[24] :L [3] [33603]

　　Out[24]:“我的”

嵌套索引

　　#切片选择，从1到列表末尾in[13]: l[1:]out[13]3360[ are ， a ， nice ， girl] #负数电缆

　　引，选取列表后两项In [28]: L[-2:]Out[28]: [nice, girl]# 异常测试,这里没有报错！In [29]: L[-100:]Out[29]: [You, are, a, nice, girl]# 返回空In [30]: L[-100:-200]Out[30]: []# 正向索引In [32]: L[-100:3]Out[32]: [You, are, a]# 返回空In [33]: L[-1:3]Out[33]: []# 返回空In [41]: L[0:0]Out[41]: []

　　看似简单的索引，有的人不以为然，我们这里采用精准的数字索引，很容易排查错误。若索引是经过计算出的一个变量，就千万要小心了，否则失之毫厘差之千里。

numpy.array 索引一维

In [34]: import numpy as npIn [35]: arr = np.arange(10)In [36]: arrOut[36]: array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])In [40]: arr.shapeOut[40]: (10,)# [0,1) In [37]: arr[0:1]Out[37]: array([0])# [0,0) In [38]: arr[0:0]Out[38]: array([], dtype=int32)# 右侧超出范围之后In [42]: arr[:1000]Out[42]: array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])# 左侧超出之后In [43]: arr[-100:1000]Out[43]: array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])# 两侧都超出In [44]: arr[100:101]Out[44]: array([], dtype=int32)# []In [45]: arr[-100:-2]Out[45]: array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])# []In [46]: arr[-100:-50]Out[46]: array([], dtype=int32)

numpy.array 索引二维

In [49]: arr = np.arange(15).reshape(3,5)
　　In [50]: arr
　　Out[50]:
　　array([[ 0, 1, 2, 3, 4],
　　 [ 5, 6, 7, 8, 9],
　　 [10, 11, 12, 13, 14]])
　　In [51]: arr.shape
　　Out[51]: (3, 5)
　　# axis = 0 增长的方向
　　In [52]: arr[0]
　　Out[52]: array([0, 1, 2, 3, 4])
　　# 选取第2行
　　In [53]: arr[1]
　　Out[53]: array([5, 6, 7, 8, 9])
　　# axis = 1 增长的方向，选取每一行的第1列
　　In [54]: arr[:,0]
　　Out[54]: array([ 0, 5, 10])
　　# axis = 1 增长的方向，选取每一行的第2列
　　In [55]: arr[:,1]
　　Out[55]: array([ 1, 6, 11])
　　# 选取每一行的第1,2列
　　In [56]: arr[:,0:2]
　　Out[56]:
　　array([[ 0, 1],
　　 [ 5, 6],
　　 [10, 11]])
　　# 右侧超出范围之后
　　In [57]: arr[:,0:100]
　　Out[57]:
　　array([[ 0, 1, 2, 3, 4],
　　 [ 5, 6, 7, 8, 9],
　　 [10, 11, 12, 13, 14]])
　　# 左侧超出范围之后
　　In [62]: arr[:,-10:2]
　　Out[62]:
　　array([[ 0, 1],
　　 [ 5, 6],
　　 [10, 11]])
　　# []
　　In [58]: arr[:,0:0]
　　Out[58]: array([], shape=(3, 0), dtype=int32)
　　# []
　　In [59]: arr[0:0,0:1]
　　Out[59]: array([], shape=(0, 1), dtype=int32)
　　# 异常
　　In [63]: arr[:,-10]---------------------------------------------------------------------------IndexError Traceback (most recent call last)
　　<ipython-input-63-2ffa6627dc7f> in <module>()----> 1 arr[:,-10]IndexError: index -10 is out of bounds for axis 1 with size 5

　　numpy.array 索引三维…N维

In [67]: import numpy as np
　　In [68]: arr = np.arange(30).reshape(2,3,5)
　　In [69]: arr
　　Out[69]:
　　array([[[ 0, 1, 2, 3, 4],
　　 [ 5, 6, 7, 8, 9],
　　 [10, 11, 12, 13, 14]], [[15, 16, 17, 18, 19],
　　 [20, 21, 22, 23, 24],
　　 [25, 26, 27, 28, 29]]])
　　# 根据 axis = 0 选取
　　In [70]: arr[0]
　　Out[70]:
　　array([[ 0, 1, 2, 3, 4],
　　 [ 5, 6, 7, 8, 9],
　　 [10, 11, 12, 13, 14]])
　　In [71]: arr[1]
　　Out[71]:
　　array([[15, 16, 17, 18, 19],
　　 [20, 21, 22, 23, 24],
　　 [25, 26, 27, 28, 29]])
　　# 根据 axis = 1 选取
　　In [72]: arr[:,0]
　　Out[72]:
　　array([[ 0, 1, 2, 3, 4],
　　 [15, 16, 17, 18, 19]])
　　In [73]: arr[:,1]
　　Out[73]:
　　array([[ 5, 6, 7, 8, 9],
　　 [20, 21, 22, 23, 24]])
　　# 异常指出 axis = 1 超出范围
　　In [74]: arr[:,4]---------------------------------------------------------------------------IndexError Traceback (most recent call last)
　　<ipython-input-74-9d489478e7c7> in <module>()----> 1 arr[:,4]IndexError: index 4 is out of bounds for axis 1 with size 3 # 根据 axis = 2 选取
　　In [75]: arr[:,:,0]
　　Out[75]:
　　array([[ 0, 5, 10],
　　 [15, 20, 25]])
　　# 降维
　　In [76]: arr[:,:,0].shape
　　Out[76]: (2, 3)
　　In [78]: arr[:,:,0:2]
　　Out[78]:
　　array([[[ 0, 1],
　　 [ 5, 6],
　　 [10, 11]], [[15, 16],
　　 [20, 21],
　　 [25, 26]]])
　　In [79]: arr[:,:,0:2].shape
　　Out[79]: (2, 3, 2)
　　# 左/右侧超出范围
　　In [81]: arr[:,:,0:100]
　　Out[81]:
　　array([[[ 0, 1, 2, 3, 4],
　　 [ 5, 6, 7, 8, 9],
　　 [10, 11, 12, 13, 14]], [[15, 16, 17, 18, 19],
　　 [20, 21, 22, 23, 24],
　　 [25, 26, 27, 28, 29]]])
　　# 异常 axis = 0In [82]: arr[100,:,0:100]---------------------------------------------------------------------------IndexError Traceback (most recent call last)
　　<ipython-input-82-21efcc74439d> in <module>()----> 1 arr[100,:,0:100]IndexError: index 100 is out of bounds for axis 0 with size 2

pandas Series 索引

In [84]: s = pd.Series([You,are,a,nice,girl])In [85]: sOut[85]:0 You1 are2 a3 nice4 girl
　　dtype: object# 按照索引选择In [86]: s[0]Out[86]: You# []In [87]: s[0:0]Out[87]: Series([], dtype: object)In [88]: s[0:-1]Out[88]:0 You1 are2 a3 nice
　　dtype: object# 易错点,ix包含区间为 []In [91]: s.ix[0:0]Out[91]:0 You
　　dtype: objectIn [92]: s.ix[0:1]Out[92]:0 You1 are
　　dtype: object# ix索引不存在indexIn [95]: s.ix[400]
　　KeyError: 400# 按照从0开始的索引In [95]: s.iloc[0]Out[95]: YouIn [96]: s.iloc[1]Out[96]: areIn [97]: s.iloc[100]
　　IndexError: single positional indexer is out-of-boundsIn [98]: s = pd.Series([You,are,a,nice,girl], index=list(abcde))In [99]: sOut[99]:
　　a You
　　b are
　　c a
　　d nice
　　e girl
　　dtype: objectIn [100]: s.iloc[0]Out[100]: YouIn [101]: s.iloc[1]Out[101]: are# 按照 label 索引In [103]: s.loc[a]Out[103]: YouIn [104]: s.loc[b]Out[104]: areIn [105]: s.loc[[b,a]]Out[105]:
　　b are
　　a You
　　dtype: object# loc切片索引In [106]: s.loc[a:c]Out[106]:
　　a You
　　b are
　　c a
　　dtype: objectIn [108]: s.indexOut[108]: Index([a, b, c, d, e], dtype=object)

pandas DataFrame 索引

In [114]: import pandas as pdIn [115]: df = pd.DataFrame({open:[1,2,3],high:[4,5,6],low:[6,3,1]}, index=pd.period_range(30/12/2017,perio
　　 ...: ds=3,freq=H))In [116]: dfOut[116]:
　　 high low open2017-12-30 00:00 4 6 12017-12-30 01:00 5 3 22017-12-30 02:00 6 1 3# 按列索引In [117]: df[high]Out[117]:2017-12-30 00:00 42017-12-30 01:00 52017-12-30 02:00 6Freq: H, Name: high, dtype: int64In [118]: df.highOut[118]:2017-12-30 00:00 42017-12-30 01:00 52017-12-30 02:00 6Freq: H, Name: high, dtype: int64In [120]: df[[high,open]]Out[120]:
　　 high open2017-12-30 00:00 4 12017-12-30 01:00 5 22017-12-30 02:00 6 3In [122]: df.ix[:]
　　D:\CodeTool\Python\Python36\Scripts\ipython:1: DeprecationWarning:
　　.ix is deprecated. Please use
　　.loc for label based indexing or.iloc for positional indexingIn [123]: df.iloc[0:0]Out[123]:Empty DataFrame
　　Columns: [high, low, open]Index: []In [124]: df.ix[0:0]Out[124]:Empty DataFrame
　　Columns: [high, low, open]Index: []
　　# 按照 label 索引In [127]: df.indexOut[127]: PeriodIndex([2017-12-30 00:00, 2017-12-30 01:00, 2017-12-30 02:00], dtype=period[H], freq=H)In [128]: df.loc[2017-12-30 00:00]Out[128]:
　　high 4low 6open 1Name: 2017-12-30 00:00, dtype: int64
　　# 检查参数In [155]: df.loc[2017-12-30 00:00:11]Out[155]:
　　high 4low 6open 1Name: 2017-12-30 00:00, dtype: int64In [156]: df.loc[2017-12-30 00:00:66]
　　KeyError: the label [2017-12-30 00:00:66] is not in the [index]

填坑

In [158]: df = pd.DataFrame({a:[1,2,3],b:[4,5,6]}, index=[2,3,4])In [159]: dfOut[159]:
　　 a b2 1 43 2 54 3 6# iloc 取第一行正确用法In [160]: df.iloc[0]Out[160]:
　　a 1b 4Name: 2, dtype: int64
　　# loc 正确用法In [165]: df.loc[[2,3]]Out[165]:
　　 a b2 1 43 2 5# 注意此处 index 是什么类型In [167]: df.loc[2]
　　KeyError: the label [2] is not in the [index]# 索引 Int64IndexOut[172]: Int64Index([2, 3, 4], dtype=int64)
　　# 索引为字符串In [168]: df = pd.DataFrame({a:[1,2,3],b:[4,5,6]}, index=list(234))In [169]: dfOut[169]:
　　 a b2 1 43 2 54 3 6In [170]: df.indexOut[170]: Index([2, 3, 4], dtype=object)
　　# 此处没有报错，千万注意 index 类型In [176]: df.loc[2]Out[176]:
　　a 1b 4Name: 2, dtype: int64
　　# ix 是一个功能强大的函数，但是争议却很大，往往是错误之源
　　# 咦，怎么输出与预想不一致！In [177]: df.ix[2]
　　D:\CodeTool\Python\Python36\Scripts\ipython:1: DeprecationWarning:
　　.ix is deprecated. Please use
　　.loc for label based indexing or.iloc for positional indexing
　　See the documentation here:
　　http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#ix-indexer-is-deprecatedOut[177]:
　　a 3b 6Name: 4, dtype: int64
　　# 注意开闭区间In [180]: df.loc[2:3]Out[180]:
　　 a b2 1 43 2 5

总结

　　pandas中ix是错误之源，大型项目大量使用它时，往往造成不可预料的后果。0.20.x版本也标记为抛弃该函数，二义性和 []区间，违背 Explicit is better than implicit. 原则。建议使用意义明确的 iloc和loc 函数。

　　当使用字符串时切片时是 []区间，一般是 [)区间

　　当在numpy.ndarry、list、tuple、pandas.Series、pandas.DataFrame 混合使用时，采用变量进行索引或者切割，取值或赋值时，别太自信了，千万小心错误，需要大量的测试。

　　我在工程中使用matlab的矩阵和python混合使用以上对象，出现最多就是shape不对应，index，columns 错误。

　　最好不要混用不同数据结构，容易出错，更增加转化的性能开销

　　到此这篇关于python基础知识之索引与切片的文章就介绍到这了,更多相关python索引与切片内容请搜索盛行IT软件开发工作室以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持盛行IT软件开发工作室！

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