pandas 获得行列数，shuffle 函数sample() ，重建索引，DataFrame数据筛选——loc，iloc，at，iat
#pandas获取数据行数和列数，并非是用len或者length的，而是用shape：
Count_Row=df.shape[0] #gives number of row count
Count_Col=df.shape[1] #gives number of col countpandas数据去重，链接，下面函数实现了从“CRASHSEV”中选出1,2,3,4的属性，乱序，然后取出前10000行，按行链接成新的数据，重建索引
def unbanlance(un_data):
data1 = un_data.loc[(data["CRASHSEV"] == 1)].sample(frac=1).iloc[:10000, :]
data2 = un_data.loc[(data["CRASHSEV"] == 2)].sample(frac=1).iloc[:10000, :]
data3 = un_data.loc[(data["CRASHSEV"] == 3)].sample(frac=1).iloc[:10000, :]
data4 = un_data.loc[(data["CRASHSEV"] == 4)].sample(frac=1).iloc[:10000, :]
ba_data = pd.concat([data1,data2,data3,data4], axis=0).sample(frac=1).reset_index(drop=True) #0是按行链接
return ba_data以下内容转载自：https://blog.csdn.net/liuweiyuxiang/article/details/78241530
今天我们就来谈一谈其强大的数据筛选功能，主要包括两大类，按照条件筛选和按照索引筛选。可以对行进行筛选，也可以按照列进行筛选。
条件筛选
首先为了方便说明问题，新建一个DataFrame
In [2]: df #原文作者没有贴全创建df的代码 ，df结构如下
Out[2]:
a b c
0 0 2 4
1 6 8 10
2 12 14 16
3 18 20 22
4 24 26 28
5 30 32 34
6 36 38 40
7 42 44 46
8 48 50 52
9 54 56 58单条件筛选
- 如果选取a列的取值大于30的记录可以这么写
In [3]: df[df['a']>30]
Out[3]:
a b c
6 36 38 40
7 42 44 46
8 48 50 52
9 54 56 58- 如果想筛选a列的取值大于30的记录,但是之显示满足条件的b，c列的值可以这么写
In [5]: df[['b','c']][df['a']>30]
Out[5]:
b c
6 38 40
7 44 46
8 50 52
9 56 58- 使用isin函数根据特定值筛选记录。筛选a值等于30或者54的记录
In [10]: df[df.a.isin([30, 54])]
Out[10]:
a b c
5 30 32 34
9 54 56 58多条件筛选
可以使用&（并）与| （或）操作符或者特定的函数实现多条件筛选
- 使用&筛选a列的取值大于30，b列的取值大于40的记录
In [8]: df[(df['a'] > 30) & (df['b'] > 40)]
Out[8]:
a b c
7 42 44 46
8 48 50 52
9 54 56 58- 使用numpy的logical_and函数完成同样的功能
In [9]: df[np.logical_and(df['a']> 30,df['b']>40)]
Out[9]:
a b c
7 42 44 46
8 48 50 52
9 54 56 58排除特定行
筛选特定行做起来很方便，一可以使用特定的函数完成，但是排除含特定值的行就需要做一些变通了。例如，我们选出a列的值不等于30或者54的记录。基本的做法是将a列选择出来，把值30和54剔除，再使用isin函数。
In [11]: ex_list=list(df['a'])
In [13]: ex_list.remove(30)
In [14]: ex_list.remove(54)
In [15]: ex_list
Out[15]: [0, 6, 12, 18, 24, 36, 42, 48]
#使用切片操作选择特定的行
In [22]: df[1:4]
Out[22]:
a b c
1 6 8 10
2 12 14 16
3 18 20 22
#传入列名选择特定的列
In [24]: df[['a','c']]
Out[24]:
a c
0 0 4
1 6 10
2 12 16
3 18 22
4 24 28
5 30 34
6 36 40
7 42 46
8 48 52
9 54 58索引筛选
切片操作
loc函数
当每列已有column name时，用 df [ ‘a’ ] 就能选取出一整列数据。如果你知道column names 和index(这里df的index没有指定，是默认生成的下标)，且两者都很好输入，可以选择 .loc同时进行行列选择。
In [28]: df.loc[0,'c']
Out[28]: 4
In [29]: df.loc[1:4,['a','c']]
Out[29]:
a c
1 6 10
2 12 16
3 18 22
4 24 28
In [30]: df.loc[[1,3,5],['a','c']]
Out[30]:
a c
1 6 10
3 18 22
5 30 34iloc
如果column name太长，输入不方便，或者index是一列时间序列，更不好输入，那就可以选择 .iloc了，该方法接受列名的index,iloc 使得我们可以对column使用slice（切片）的方法对数据进行选取。这边的 i 我觉得代表index，比较好记点。
In [35]: df.iloc[0,2]
Out[35]: 4
In [34]: df.iloc[1:4,[0,2]]
Out[34]:
a c
1 6 10
2 12 16
3 18 22
In [36]: df.iloc[[1,3,5],[0,2]]
Out[36]:
a c
1 6 10
3 18 22
5 30 34
In [38]: df.iloc[[1,3,5],0:2]
Out[38]:
a b
1 6 8
3 18 20
5 30 32
根据指定行index及列label，快速定位DataFrame的元素，选择列时仅支持列名。
In [46]: df.at[3,'a']
Out[46]: 18iat函数
与at的功能相同，只使用索引参数。
In [49]: df.iat[3,0]
Out[49]: 18
In [50]: df.iat[3,'a']
ValueError: iAt based indexing can only have integer indexers关于数据筛选函数的用法也可以参考python pandas dataframe 行列选择，切片操作