Pandas索引学习一起养成写作习惯！这是我参与「掘金日新计划 · 4 月更文挑战」的第20天，点击查看活动详情。索引

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索引器

1. 表的列索引

列索引是最常见的索引形式，一般通过[]来实现。通过[列名]可以从DataFrame中取出相应的列，返回值为Series，例如从表中取出姓名一列：

df = pd.read_csv('../data/learn_pandas.csv', usecols = ['School', 'Grade', 'Name', 'Gender', 'Weight', 'Transfer'])
df['Name'].head()

0      Gaopeng Yang
1    Changqiang You
2           Mei Sun
3      Xiaojuan Sun
4       Gaojuan You
Name: Name, dtype: object

如果要取出多个列，则可以通过[列名组成的列表]，其返回值为一个DataFrame，例如从表中取出性别和姓名两列：

df[['Gender', 'Name']].head()

	Gender	Name
0	Female	Gaopeng Yang
1	Male	Changqiang You
2	Male	Mei Sun
3	Female	Xiaojuan Sun
4	Male	Gaojuan You

此外，若要取出单列，且列名中不包含空格，则可以用.列名取出，这和[列名]是等价的：

df.Name.head()

0      Gaopeng Yang
1    Changqiang You
2           Mei Sun
3      Xiaojuan Sun
4       Gaojuan You
Name: Name, dtype: object

2. 序列的行索引

【a】以字符串为索引的Series

如果取出单个索引的对应元素，则可以使用[item]，若Series只有单个值对应，则返回这个标量值，如果有多个值对应，则返回一个Series：

s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5, 6], index=['a', 'b', 'a', 'a', 'a', 'c'])
s['a']

a    1
a    3
a    4
a    5
dtype: int64

s['b']

如果取出多个索引的对应元素，则可以使用[items的列表]：

s[['c', 'b']]

c    6
b    2
dtype: int64

如果想要取出某两个索引之间的元素，并且这两个索引是在整个索引中唯一出现，则可以使用切片,，同时需要注意这里的切片会包含两个端点：

s['c': 'b': -2]

c    6
a    4
b    2
dtype: int64

如果前后端点的值重复出现，那么需要经过排序才能使用切片：

try:
    s['a': 'b']
except Exception as e:
    Err_Msg = e
Err_Msg

KeyError("Cannot get left slice bound for non-unique label: 'a'")

s.sort_index()['a': 'b']

a    1
a    3
a    4
a    5
b    2
dtype: int64

【b】以整数为索引的Series

在使用数据的读入函数时，如果不特别指定所对应的列作为索引，那么会生成从0开始的整数索引作为默认索引。当然，任意一组符合长度要求的整数都可以作为索引。

和字符串一样，如果使用[int]或[int_list]，则可以取出对应索引元素的值：

s = pd.Series(['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f'], index=[1, 3, 1, 2, 5, 4])
s[1]

1    a
1    c
dtype: object

s[[2,3]]

2    d
3    b
dtype: object

如果使用整数切片，则会取出对应索引位置的值，注意这里的整数切片同Python中的切片一样不包含右端点：

s[1:-1:2]

3    b
2    d
dtype: object

【WARNING】关于索引类型的说明

如果不想陷入麻烦，那么请不要把纯浮点以及任何混合类型（字符串、整数、浮点类型等的混合）作为索引，否则可能会在具体的操作时报错或者返回非预期的结果，并且在实际的数据分析中也不存在这样做的动机。

【END】

3. loc索引器

前面讲到了对DataFrame的列进行选取，下面要讨论其行的选取。对于表而言，有两种索引器，一种是基于元素的loc索引器，另一种是基于位置的iloc索引器。

loc索引器的一般形式是loc[*, *]，其中第一个*代表行的选择，第二个*代表列的选择，如果省略第二个位置写作loc[*]，这个*是指行的筛选。其中，*的位置一共有五类合法对象，分别是：单个元素、元素列表、元素切片、布尔列表以及函数，下面将依次说明。

为了演示相应操作，先利用set_index方法把Name列设为索引，关于该函数的其他用法将在多级索引一章介绍。

df_demo = df.set_index('Name')
df_demo.head()

	School	Grade	Gender	Weight	Transfer
Name
Gaopeng Yang	Shanghai Jiao Tong University	Freshman	Female	46.0	N
Changqiang You	Peking University	Freshman	Male	70.0	N
Mei Sun	Shanghai Jiao Tong University	Senior	Male	89.0	N
Xiaojuan Sun	Fudan University	Sophomore	Female	41.0	N
Gaojuan You	Fudan University	Sophomore	Male	74.0	N

【a】*为单个元素

此时，直接取出相应的行或列，如果该元素在索引中重复则结果为DataFrame，否则为Series：

df_demo.loc['Qiang Sun'] # 多个人叫此名字

	School	Grade	Gender	Weight	Transfer
Name
Qiang Sun	Tsinghua University	Junior	Female	53.0	N
Qiang Sun	Tsinghua University	Sophomore	Female	40.0	N
Qiang Sun	Shanghai Jiao Tong University	Junior	Female	NaN	N

df_demo.loc['Quan Zhao'] # 名字唯一

School      Shanghai Jiao Tong University
Grade                              Junior
Gender                             Female
Weight                               53.0
Transfer                                N
Name: Quan Zhao, dtype: object

也可以同时选择行和列：

df_demo.loc['Qiang Sun', 'School'] # 返回Series

Name
Qiang Sun              Tsinghua University
Qiang Sun              Tsinghua University
Qiang Sun    Shanghai Jiao Tong University
Name: School, dtype: object

df_demo.loc['Quan Zhao', 'School'] # 返回单个元素

'Shanghai Jiao Tong University'

【b】*为元素列表

此时，取出列表中所有元素值对应的行或列：

df_demo.loc[['Qiang Sun','Quan Zhao'], ['School','Gender']]

	School	Gender
Name
Qiang Sun	Tsinghua University	Female
Qiang Sun	Tsinghua University	Female
Qiang Sun	Shanghai Jiao Tong University	Female
Quan Zhao	Shanghai Jiao Tong University	Female

【c】*为切片

之前的Series使用字符串索引时提到，如果是唯一值的起点和终点字符，那么就可以使用切片，并且包含两个端点，如果不唯一则报错：

df_demo.loc['Gaojuan You':'Gaoqiang Qian', 'School':'Gender']

	School	Grade	Gender
Name
Gaojuan You	Fudan University	Sophomore	Male
Xiaoli Qian	Tsinghua University	Freshman	Female
Qiang Chu	Shanghai Jiao Tong University	Freshman	Female
Gaoqiang Qian	Tsinghua University	Junior	Female

需要注意的是，如果DataFrame使用整数索引，其使用整数切片的时候和上面字符串索引的要求一致，都是元素切片，包含端点且起点、终点不允许有重复值。

df_loc_slice_demo = df_demo.copy()
df_loc_slice_demo.index = range(df_demo.shape[0],0,-1)
df_loc_slice_demo.loc[5:3]

	School	Grade	Gender	Weight	Transfer
5	Fudan University	Junior	Female	46.0	N
4	Tsinghua University	Senior	Female	50.0	N
3	Shanghai Jiao Tong University	Senior	Female	45.0	N

df_loc_slice_demo.loc[3:5] # 没有返回，说明不是整数位置切片

	School	Grade	Gender	Weight	Transfer

【d】*为布尔列表

在实际的数据处理中，根据条件来筛选行是极其常见的，此处传入loc的布尔列表与DataFrame长度相同，且列表为True的位置所对应的行会被选中，False则会被剔除。

例如，选出体重超过70kg的学生：

df_demo.loc[df_demo.Weight>70].head()

	School	Grade	Gender	Weight	Transfer
Name
Mei Sun	Shanghai Jiao Tong University	Senior	Male	89.0	N
Gaojuan You	Fudan University	Sophomore	Male	74.0	N
Xiaopeng Zhou	Shanghai Jiao Tong University	Freshman	Male	74.0	N
Xiaofeng Sun	Tsinghua University	Senior	Male	71.0	N
Qiang Zheng	Shanghai Jiao Tong University	Senior	Male	87.0	N

前面所提到的传入元素列表，也可以通过isin方法返回的布尔列表等价写出，例如选出所有大一和大四的同学信息：

df_demo.loc[df_demo.Grade.isin(['Freshman', 'Senior'])].head()

	School	Grade	Gender	Weight	Transfer
Name
Gaopeng Yang	Shanghai Jiao Tong University	Freshman	Female	46.0	N
Changqiang You	Peking University	Freshman	Male	70.0	N
Mei Sun	Shanghai Jiao Tong University	Senior	Male	89.0	N
Xiaoli Qian	Tsinghua University	Freshman	Female	51.0	N
Qiang Chu	Shanghai Jiao Tong University	Freshman	Female	52.0	N

对于复合条件而言，可以用|（或）, &（且）, ~（取反）的组合来实现，例如选出复旦大学中体重超过70kg的大四学生，或者北大男生中体重超过80kg的非大四的学生：

condition_1_1 = df_demo.School == 'Fudan University'
condition_1_2 = df_demo.Grade == 'Senior'
condition_1_3 = df_demo.Weight > 70
condition_1 = condition_1_1 & condition_1_2 & condition_1_3
condition_2_1 = df_demo.School == 'Peking University'
condition_2_2 = df_demo.Grade == 'Senior'
condition_2_3 = df_demo.Weight > 80
condition_2 = condition_2_1 & (~condition_2_2) & condition_2_3
df_demo.loc[condition_1 | condition_2]

	School	Grade	Gender	Weight	Transfer
Name
Qiang Han	Peking University	Freshman	Male	87.0	N
Chengpeng Zhou	Fudan University	Senior	Male	81.0	N
Changpeng Zhao	Peking University	Freshman	Male	83.0	N
Chengpeng Qian	Fudan University	Senior	Male	73.0	Y