使用Pandas选择数据子集的方法示例，
使用Pandas选择数据子集的方法示例，
目录
- 数据分析-Pandas如何选择数据子集
- 选择一个属性列维度
- 选择多个属性列维度
- 筛选属性值集合
- 筛选特定行和列维度集合
数据分析-Pandas如何选择数据子集
Dataframe的数据中，选择某一列，某一行，或者某个子区域，该怎么办呢？
选择一个属性列维度
比如，Titanic 数据表中，如果仅仅对乘客感兴趣，可以这样操作：
In [4]: ages = titanic["Age"] In [5]: ages.head() Out[5]: 0 22.0 1 38.0 2 26.0 3 35.0 4 35.0 Name: Age, dtype: float64 In [6]: type(titanic["Age"]) Out[6]: pandas.core.series.Series In [7]: titanic["Age"].shape Out[7]: (891,)
选择多个属性列维度
比如，Titanic 数据表中，想选择多个属性进行组合研究，不仅仅对乘客感兴趣，还需要知道性别，可以这样操作：
In [8]: age_sex = titanic[["Age", "Sex"]]
In [9]: age_sex.head()
Out[9]:
Age Sex
0 22.0 male
1 38.0 female
2 26.0 female
3 35.0 female
4 35.0 male
In [10]: type(titanic[["Age", "Sex"]])
Out[10]: pandas.core.frame.DataFrame
In [11]: titanic[["Age", "Sex"]].shape
Out[11]: (891, 2)
筛选属性值集合
比如，Titanic 数据表中，对乘客的年龄大于35岁的集合感兴趣
In [12]: above_35 = titanic[titanic["Age"] > 35]
In [13]: above_35.head()
Out[13]:
PassengerId Survived Pclass ... Fare Cabin Embarked
1 2 1 1 ... 71.2833 C85 C
6 7 0 1 ... 51.8625 E46 S
11 12 1 1 ... 26.5500 C103 S
13 14 0 3 ... 31.2750 NaN S
15 16 1 2 ... 16.0000 NaN S
[5 rows x 12 columns]
In [15]: above_35.shape
Out[15]: (217, 12)
事实上，括号内的条件其实是一个真值列表：
In [14]: titanic["Age"] > 35
Out[14]:
0 False
1 True
2 False
3 False
4 False
...
886 False
887 False
888 False
889 False
890 False
Name: Age, Length: 891, dtype: bool
此外，还对乘客的座舱等级感兴趣，筛选等级2,3的，可以这样操作：
In [16]: class_23 = titanic[titanic["Pclass"].isin([2, 3])] In [17]: class_23.head() Out[17]: PassengerId Survived Pclass ... Fare Cabin Embarked 0 1 0 3 ... 7.2500 NaN S 2 3 1 3 ... 7.9250 NaN S 4 5 0 3 ... 8.0500 NaN S 5 6 0 3 ... 8.4583 NaN Q 7 8 0 3 ... 21.0750 NaN S [5 rows x 12 columns] # 等价于： In [18]: class_23 = titanic[(titanic["Pclass"] == 2) | (titanic["Pclass"] == 3)] In [19]: class_23.head() Out[19]: PassengerId Survived Pclass ... Fare Cabin Embarked 0 1 0 3 ... 7.2500 NaN S 2 3 1 3 ... 7.9250 NaN S 4 5 0 3 ... 8.0500 NaN S 5 6 0 3 ... 8.4583 NaN Q 7 8 0 3 ... 21.0750 NaN S [5 rows x 12 columns]
此外，在数据清洗中经常用到，把NA值或者非NA值筛选出来，另做处理，可以这样操作：
In [20]: age_no_na = titanic[titanic["Age"].notna()] In [21]: age_no_na.head() Out[21]: PassengerId Survived Pclass ... Fare Cabin Embarked 0 1 0 3 ... 7.2500 NaN S 1 2 1 1 ... 71.2833 C85 C 2 3 1 3 ... 7.9250 NaN S 3 4 1 1 ... 53.1000 C123 S 4 5 0 3 ... 8.0500 NaN S [5 rows x 12 columns] In [22]: age_no_na.shape Out[22]: (714, 12)
筛选特定行和列维度集合
比如，Titanic 数据表中，对乘客的年龄大于35岁的名字感兴趣，
In [23]: adult_names = titanic.loc[titanic["Age"] > 35, "Name"] In [24]: adult_names.head() Out[24]: 1 Cumings, Mrs. John Bradley (Florence Briggs Th... 6 McCarthy, Mr. Timothy J 11 Bonnell, Miss. Elizabeth 13 Andersson, Mr. Anders Johan 15 Hewlett, Mrs. (Mary D Kingcome) Name: Name, dtype: object
如果对第10-25行，3到5列感兴趣，可以这样操作：
In [25]: titanic.iloc[9:25, 2:5]
Out[25]:
Pclass Name Sex
9 2 Nasser, Mrs. Nicholas (Adele Achem) female
10 3 Sandstrom, Miss. Marguerite Rut female
11 1 Bonnell, Miss. Elizabeth female
12 3 Saundercock, Mr. William Henry male
13 3 Andersson, Mr. Anders Johan male
.. ... ... ...
20 2 Fynney, Mr. Joseph J male
21 2 Beesley, Mr. Lawrence male
22 3 McGowan, Miss. Anna "Annie" female
23 1 Sloper, Mr. William Thompson male
24 3 Palsson, Miss. Torborg Danira female
[16 rows x 3 columns]
以上代码只是一个简单示例，示例代码中的表达式和变量范围也可以根据实际问题进行修改。
到此这篇关于使用Pandas选择数据子集的方法示例的文章就介绍到这了,更多相关Pandas选择数据子集内容请搜索3672js教程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3672js教程！
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