Pandas.DataFrame.loc[ ] 筛选数据-标签法 详解 含代码 含测试数据集 随Pandas版本持续更新

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Pandas API参考所有内容目录

本节目录

  • Pandas.DataFrame.loc[]
    • 语法：
    • 返回值：
    • 语法说明：
      • 1、筛选1行，筛选1列，筛选单元格
      • 2、筛选多行，筛选多列
      • 3、范围筛选
      • 4、布尔筛选
      • 5、Callable 筛选
    • 相关方法：
    • 示例：

Pandas.DataFrame.loc[]

Pandas.DataFrame.loc[] 方法用于通过索引、列名 筛选 DataFrame 数据。

  • 注意！在此方法中，你传递的数字，不会被理解为 自然索引，只作为字符串传递给 DataFrame.loc 视为行索引的值，或列名的值。

  • ⚠️ 注意 :

    • 在此方法中，你传递的数字，不会被理解为 自然索引，只作为字符串传递给 DataFrame.loc 视为行索引的值，或列名的值。
    • 如果对具有 多层索引 的 DataFrame 进行范围筛选，必须先对其进行排序 推荐使用 df.sort_index(inplace=True)排序后再进行范围筛选。
    • 支持筛选后对原数据进行赋值 例10

语法：

DataFrame.loc [‘行索引’,‘列名’]

返回值：

  • Series or DataFrame or Scalar
    • 筛选范围、DataFrame 是否具有多层索引等都会影响具体的返回形式。
    • 如果筛选结果是 Series 或 Scalar 时，筛选条件套上 [ ] 方括号，可以强制以 DataFrame 样式返回。例1

语法说明：

1、筛选1行，筛选1列，筛选单元格

  • DataFrame.loc[索引,列名] 例1

    索引筛选条件、列名筛选条件，用英文逗号分隔。

    • 筛选1行： DataFrame.loc[‘索引’,: ] 只传递索引条件时，红色逗号、冒号可以省略。红色的冒号表示所有列。

    • 筛选1列： DataFrame.loc[:, ‘列名’] 红色冒号必须有，表示所有行。

    • 筛选单元格： DataFrame.loc[‘索引’, ‘列名’]

      如果 DataFrame 有多层索引、列名，当你想筛选非顶层数据时，需要用 元组 传递索引、列名的层级。例2

2、筛选多行，筛选多列

  • DataFrame.loc[[‘索引1’,‘索引2’, …],[‘列名1’,‘列名2’, …]]例3

    多个索引筛选条件用方括号包裹、多个列名筛选条件用方括号包裹。两种条件用英文逗号分隔。

    • 筛选多行： DataFrame.loc[[‘索引1’,‘索引2’, …], ] 只传递索引条件时，红色逗号可以省略。
    • 筛选多列： DataFrame.loc[, [‘列名1’,‘列名2’, …]]
    • 同时筛选多行多列： DataFrame.loc[[‘索引1’,‘索引2’, …], [‘列名1’,‘列名2’, …]]

    • ⚠️ 注意 :

      • 多个条件，必须用 [ ] 方括号包裹！

      • 与 Python切片 不同，被 [ ] 包裹的开始和结束位置的元素，都会包含在筛选条件内。

      • 如果 DataFrame 有多层索引、列名，当你想筛选非顶层数据时，需要用 元组 传递索引、列名的层级。例4

3、范围筛选

  • DataFrame.loc[[‘索引1’:‘索引2’] 例5

    支持行的范围筛选，开始和结束的范围用英文冒号分隔。不支持列的范围筛选。

    • 只筛选行范围： DataFrame.loc[[‘索引1’:‘索引2’], ] 只传递索引条件时，红色逗号可以省略。

    • 筛选行范围 + 筛选1列： DataFrame.loc[[‘索引1’:‘索引2’], ‘列名1’]

    • 筛选行范围 + 筛选多列： DataFrame.loc[[‘索引1’:‘索引2’], [‘列名1’,‘列名2’, …]]

    • ⚠️ 注意 :

      • 开始和结束的范围，必须用 : 英文冒号分隔！

      • 范围，必须用 [ ] 方括号包裹！

      • 与 Python切片 不同，被 [ ] 包裹的范围，开始和结束位置，都会包含在筛选条件内。

    如果 DataFrame 有多层索引、列名，起始范围，必须精确到最底层的索引或列名。因为顶层索引、列名，可能代表着多行或多列，这是不能作为开始条件使用的。例6

    如果对具有 多层索引 的 DataFrame 进行范围筛选，必须先对其进行排序 推荐使用 df.sort_index(inplace=True)排序后再进行范围筛选。

4、布尔筛选

  • DataFrame.loc[行条件,列条件]

    • 行筛选： 可以传递一个与行索引长度相同的 布尔列表 表示那些行留下，哪些行舍弃。例7
    • 行筛选： 可以使用布尔运算对行进行筛选。如果布尔运算的数量超过3个，建议使用 advanced indexing

    • ⚠️ 注意 :

      行的布尔运算，是通过列名完成的。以 df[列名] 的方式表达。 例8

      多个条件，可以用 &,| 表示并或，不能使用 and，or 。例8

    • 列筛选： 不支持布尔运算。

5、Callable 筛选

  • DataFrame.loc[Callable]

    可以使用 Callable 进行筛选，原理上这也是一种布尔筛选。 例9

相关方法：

➡️ 相关方法

  • DataFrame.at

    Access a single value for a row/column label pair.

  • DataFrame.iloc

    筛选数据-自然索引法

  • DataFrame.xs

    Returns a cross-section (row(s) or column(s)) from the Series/DataFrame.

  • Series.loc

    Access group of values using labels.

示例：

测试文件下载：

本文所涉及的测试文件，如有需要，可在文章顶部的绑定资源处下载。

若发现文件无法下载，应该是资源包有内容更新，正在审核，请稍后再试。或站内私信作者索要。

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例1：只有单层索引的DataFrame，筛选单条数据

  • 1、筛选1行，默认返回 Series，把筛选条件套上 [ ],可以强制返回 DataFrame。
import pandas as pd

# 构建DF
df = pd.DataFrame([[1, 2], [4, 5], [7, 8]],
     index=['cobra', 'viper', 'sidewinder'],
     columns=['max_speed', 'shield'])

# 常规单行筛选,返回Series
df.loc['cobra']
# ... max_speed    1
# ... shield       2
# ... Name: cobra, dtype: int64


# 单行筛选,条件套上[ ]，强制返回 DataFrame
df.loc[['cobra']]
# ...        max_speed  shield
# ... cobra          1       2
  • 2、筛选1列，默认返回 Series，把筛选条件套上 [ ],可以强制返回 DataFrame。
# 常规单列筛选'max_speed',返回Series
df.loc[:,'max_speed']
# ... cobra         1
# ... viper         4
# ... sidewinder    7
# ... Name: max_speed, dtype: int64


# 单列筛选,条件套上[ ]，强制返回 DataFrame
df.loc[:,['max_speed']]
# ...	        max_speed
# ... cobra	1
# ... viper	4
# ... sidewinder	7
  • 3、筛选单元格,默认返回标量值 Scalar，把筛选条件套上 [ ],可以强制返回 DataFrame。
# 常规单元格筛选，返回标量值
df.loc['cobra', 'max_speed']
# ... 1


# 把筛选条件套上 [ ],可以强制返回 DataFrame
df.loc[['cobra'], ['max_speed']]
# ... 	    max_speed
# ... cobra	    1


例2：多层索引的DataFrame，筛选数据

  • 1、构建演示数据并观察数据内容
import pandas as pd

# 构建演示数据
tuples = [
   ('射手', '巨魔族'), ('射手', '死灵族'),
   ('法师', '巨魔族'), ('法师', '死灵族'),
   ('战士', '巨魔族'), ('战士', '死灵族')
]
index = pd.MultiIndex.from_tuples(tuples)
values = [[9, 20], [10, 18], [7, 23],
        [6, 25], [4, 30], [3, 35]]
df = pd.DataFrame(values, columns=[['属性1','属性2'], ['攻速','攻击力']], index=index)

# 观察数据内容
df
  • 2、筛选1行或1列顶层索引，正常传递条件即可
# 筛选顶层行索引
df.loc['射手']
# ...        属性1	 属性2
# ...        攻速	攻击力
# ... 巨魔族	    9	   20
# ... 死灵族	   10	   18

# 筛选顶层列索引
df.loc[:,'属性1']
# ... 		        攻速
# ... 射手	巨魔族	   9
# ...       死灵族	  10
# ... 法师	巨魔族	   7
# ...       死灵族	   6
# ... 战士	巨魔族	   4
# ...       死灵族	   3
  • 2、筛选非顶层索引、列名，需要用元组把条件套起来
# 筛选最底层的某行
df.loc[('射手','巨魔族')]
# ... 属性1  攻速      9
# ... 属性2  攻击力    20
# ... Name: (射手, 巨魔族), dtype: int64

# 筛选底层索引，顶层列名
df.loc[('射手','巨魔族'),'属性1']
# ... 攻速    9
# ... Name: (射手, 巨魔族), dtype: int64

# 筛选底层索引，底层列名
df.loc[('射手','巨魔族'),('属性1','攻速')]
# ... 9

9
  • 3、多层索引筛选，条件用 [] 套起来，也可以强制返回DataFrame
df.loc[[('射手','巨魔族')],['属性1']]
# ... 		       属性1
# ...              攻速
# ... 射手	巨魔族	 9


例3：单层索引的DataFrame，筛选多条数据

import pandas as pd

# 构建DF
df = pd.DataFrame([[1, 2], [4, 5], [7, 8]],
     index=['cobra', 'viper', 'sidewinder'],
     columns=['max_speed', 'shield'])

# 筛选多行
df.loc[['cobra', 'viper']]
# ... 	    max_speed	shield
# ... cobra	        1	     2
# ... viper	        4	     5


# 筛选多行、单列
df.loc[['cobra', 'viper'],'max_speed']
# ... cobra    1
# ... viper    4
# ... Name: max_speed, dtype: int64


# 筛选多行、多列
df.loc[['cobra', 'viper'],['max_speed', 'shield']]
# ... 	     max_speed	shield
# ... cobra	         1	     2
# ... viper	         4	     5


例4：多层索引的DataFrame，筛选多条数据

import pandas as pd

# 构建演示数据
tuples = [
   ('射手', '巨魔族'), ('射手', '死灵族'),
   ('法师', '巨魔族'), ('法师', '死灵族'),
   ('战士', '巨魔族'), ('战士', '死灵族')
]
index = pd.MultiIndex.from_tuples(tuples)
values = [[9, 20], [10, 18], [7, 23],
        [6, 25], [4, 30], [3, 35]]
df = pd.DataFrame(values, columns=[['属性1','属性2'], ['攻速','攻击力']], index=index)



# 筛选多个顶层行索引
df.loc[['射手','法师']]
# ... 	            属性1	属性2
# ...               攻速	攻击力
# ... 射手	巨魔族	   9	   20
# ...       死灵族	  10	   18
# ... 法师	巨魔族	   7	   23
# ...       死灵族	   6	   25


# 筛选多个底层航索引
df.loc[[('射手','巨魔族'),('法师','死灵族')]]
# ... 		       属性1	属性2
# ...               攻速	攻击力
# ... 射手	巨魔族	   9	   20
# ... 法师	死灵族	   6	   25


# 行、列组合条件
df.loc[('射手','巨魔族'),('属性2','攻击力')]
# ... 20

# 同时筛选多行、多列
df.loc[[('射手','巨魔族'),('法师','死灵族')],[('属性1','攻速'),('属性2','攻击力')]]
# ... 	           属性1	属性2
# ...              攻速	   攻击力
# ... 射手	巨魔族	  9	      20
# ... 法师	死灵族	  6	      25


例5：单层索引的DataFrame，筛选行范围

import pandas as pd

# 构建DF
df = pd.DataFrame([[1, 2], [4, 5], [7, 8]],
     index=['cobra', 'viper', 'sidewinder'],
     columns=['max_speed', 'shield'])


# 只筛选行的范围
df.loc['viper':'sidewinder']
# ...  	        max_speed	shield
# ... viper	            4	     5
# ... sidewinder	    7	     8


# 行范围 + 1列
df.loc['viper':'sidewinder','shield']
# ... viper         5
# ... sidewinder    8
# ... Name: shield, dtype: int64


# 行范围 + 多列
df.loc['viper':'sidewinder',['max_speed','shield']]
# ... 	          max_speed	shield
# ... viper	              4	     5
# ... sidewinder	      7	     8


例6：多层索引的DataFrame，筛选行范围 起始范围，必须精确到最底层的索引或列名。

import pandas as pd

# 构建演示数据
tuples = [
   ('射手', '巨魔族'), ('射手', '死灵族'),
   ('战士', '巨魔族'), ('战士', '死灵族'),
   ('法师', '巨魔族'), ('法师', '死灵族')
]
index = pd.MultiIndex.from_tuples(tuples)
values = [[9, 20], [10, 18], [7, 23],
        [6, 25], [4, 30], [3, 35]]
df = pd.DataFrame(values, columns=[['属性1','属性2'], ['攻速','攻击力']], index=index)

# 观察数据
# df
#                属性1	属性2
#                攻速	攻击力
# 射手	巨魔族	    9	   20
#       死灵族	   10	   18
# 战士	巨魔族	    4	   30
#       死灵族	    3	   35
# 法师	巨魔族	    7	   23
#       死灵族	    6	   25


# 筛选从射手到法师，即使都是顶层索引，范围条件的开始位置，也必须精确到巨魔族，意为指定这一行。因为顶层索引、列名，可能代表着多行或多列，这是不能作为开始条件使用的。
df.loc[('射手','巨魔族'):'战士']
#                属性1	属性2
#                攻速	攻击力
# 射手	巨魔族	    9	   20
#       死灵族	   10	   18
# 战士	巨魔族	    4	   30
#       死灵族	    3	   35

# 筛选行范围 + 列范围
df.loc[('射手','巨魔族'):('战士', '巨魔族'),('属性1','攻速'):('属性2', '攻击力')]
#                属性1	属性2
#                攻速	攻击力
# 射手	巨魔族	    9	   20
#       死灵族	   10	   18
# 战士	巨魔族	    4	   30


示例7：传递布尔列表，表示哪些行留下

import pandas as pd

# 构建演示数据
df = pd.DataFrame([[1, 2], [4, 5], [7, 8]],
     index=['cobra', 'viper', 'sidewinder'],
     columns=['max_speed', 'shield'])

# 布尔列表
list_bool = [False, False, True]

# 传入布尔列表，只保留第3行'sidewinder'
df.loc[list_bool]
# ...             max_speed	shield
# ... sidewinder	      7	     8


示例8：用布尔运算筛选行

import pandas as pd

# 构建演示数据
df = pd.DataFrame([[1, 2], [4, 5], [7, 8]],
     index=['cobra', 'viper', 'sidewinder'],
     columns=['移速', '护甲'])

# 筛选 '移速列' > 6 的行
df.loc[df['移速'] > 6]
# ... 	          移速	护甲
# ... sidewinder	7	  8


# 筛选 '移速列' > 6 的行，同时，只保留护甲列
df.loc[df['移速'] > 6,['护甲']]  # 护甲加了方括号，是为了以DataFrame显示。
# ... 	          护甲
# ... sidewinder	8


# 用  & 表示 并
df.loc[(df['移速'] > 1) & (df['护甲'] < 8)]
# ... 	    移速  护甲
# ... viper	  4	    5


# 用 | 表示 或
df.loc[(df['移速'] > 4) | (df['护甲'] < 5)]
# ...            移速	护甲
# ... cobra	       1	  2
# ... sidewinder   7	  8


示例9：使用 Callable 进行筛选

  • 1、lambda
import pandas as pd

# 构建演示数据
df = pd.DataFrame([[1, 2], [4, 5], [7, 8]],
     index=['cobra', 'viper', 'sidewinder'],
     columns=['移速', '护甲'])

# 使用lambda 筛选 护甲列 ==8 的行
df.loc[lambda df: df['护甲'] == 8]

# ...       	  移速	护甲
# ... sidewinder	7	  8
  • 2、自定义函数
import pandas as pd

# 构建演示数据
df = pd.DataFrame([[1, 2], [4, 5], [7, 8]],
     index=['cobra', 'viper', 'sidewinder'],
     columns=['移速', '护甲'])

# 定义筛选函数
def slect_df(df):
    return df['护甲'] == 8


# 调用函数
df.loc[slect_df]


示例10：筛选后赋值，更改数据内容

import pandas as pd

# 构建演示数据
df = pd.DataFrame([[1, 2], [4, 5], [7, 8]],
     index=['cobra', 'viper', 'sidewinder'],
     columns=['移速', '护甲'])

# 筛选后，批量修改数据
df.loc[df['移速']>2] = 50
df
# ...             移速	护甲
# ... cobra	         1	  2
# ... viper	        50	  50
# ... sidewinder	50	  50


# 筛选后，批量 + 30
df.loc[df['移速'] == 50] += 5
df
# ...             移速	护甲
# ... cobra	         1	  2
# ... viper	        55	  55
# ... sidewinder	55	  55

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从一个字符串中减去另一个字符串&#xff0c;得到一个新的字符串结果 replace() 方法 host_ip hello world host world ip host_ip.replace(host, "") print(ip)re.sub() 方法 import rehost_ip hello world host world ip re.sub(host, "", host_…
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IDEA 启动错误提示：Command line is too long. Shorten command line

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IDEA 启动错误提示&#xff1a;Command line is too long. Shorten command line Command line is too long. Shorten command line IDEA 启动错误提示&#xff1a;Command line is too long. Shorten command line快速修改原因解释 快速修改 Edit Configurations->configu…
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IPv6路由综合运用

IPv6路由综合运用

一、基础配置： SWA： sw1(config)#host swA swA(config)#ipv6 ena swA(config)# vlan 100 swA(config-vlan100)#int vlan 100 swA(config-if-vlan100)#ipv6 ena swA(config-vlan100)#ip add 172.16.1.1 255.255.255.252 swA(config-if-vlan100)#int e1/0/24 swA(conf…
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C函数详解 | 函数的作用、定义与声明、函数的调用、函数与指针

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