Pandas数据选取中df[]、df.loc[]、df.iloc[]、df.at[]、df.iat[]的区别及用法

1、引言

　　Pandas是作为Python数据分析著名的工具包，提供了多种数据选取的方法，方便实用。本文主要介绍Pandas的几种数据选取的方法。

　　Pandas中，数据主要保存为Dataframe和Series是数据结构，这两种数据结构数据选取的方式基本一致，本文主要以Dataframe为例进行介绍。

　　在Dataframe中选取数据大抵包括3中情况：

　　1）行（列）选取（单维度选取）：df[]。这种情况一次只能选取行或者列，即一次选取中，只能为行或者列设置筛选条件（只能为一个维度设置筛选条件）。

　　2）区域选取（多维选取）：df.loc[]，df.iloc[]。这种方式可以同时为多个维度设置筛选条件。

　　3）单元格选取（点选取）：df.at[]，df.iat[]。准确定位一个单元格。

　　接下来，我们以下面的数据为例，分别通过实例介绍这三种情况。

import pandas as pd
import numpy as np

data = {'name': ['Joe', 'Mike', 'Jack', 'Rose', 'David', 'Marry', 'Wansi', 'Sidy', 'Jason', 'Even'],

    'age': [25, 32, 18, np.nan, 15, 20, 41, np.nan, 37, 32],

    'gender': [1, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 0],

    'isMarried': ['yes', 'yes', 'no', 'yes', 'no', 'no', 'no', 'yes', 'no', 'no']}

labels = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'i', 'j']

df = pd.DataFrame(data, index=labels)

df

    name   age  gender isMarried
a    Joe  25.0       1       yes
b   Mike  32.0       0       yes
c   Jack  18.0       1        no
d   Rose   NaN       1       yes
e  David  15.0       0        no
f  Marry  20.0       1        no
g  Wansi  41.0       0        no
h   Sidy   NaN       0       yes
i  Jason  37.0       1        no
j   Even  32.0       0        no

2、行（列）选取：df[]

　　行（列）选取是在单一维度上进行数据的选取，即以行为单位进行选取或者以列为单位进行选取。Dataframe对象的行有索引（index），默认情况下是[0,1,2，……]的整数序列，也可以自定义添加另外的索引，例如上面的labels，（为区分默认索引和自定义的索引，在本文中将默认索引称为整数索引，自定义索引称为标签索引）。Dataframe对象的每一列都有列名，可以通过列名实现对列的选取。

　　1）选取行

选取行的方式包括三种：整数索引切片、标签索引切片和布尔数组。

　　a）整数索引切片：前闭后开

• 选取第一行：

df[0:1]

  name   age  gender isMarried
a  Joe  25.0       1       yes

• 选取前两行：

df[0:2]

   name   age  gender isMarried
a   Joe  25.0       1       yes
b  Mike  32.0       0       yes

　　b）标签索引切片：前闭后闭

• 选取第一行：

df[:'a']

  name   age  gender isMarried
a  Joe  25.0       1       yes

• 选取前两行：

df['a':'b']

   name   age  gender isMarried
a   Joe  25.0       1       yes
b  Mike  32.0       0       yes

　　注意：整数索引切片是前闭后开，标签索引切片是前闭后闭，这点尤其要注意。

　　c）布尔数组

• 选取前三行

df[[True,True,True,False,False,False,False,False,False,False]]

   name   age  gender isMarried
a   Joe  25.0       1       yes
b  Mike  32.0       0       yes
c  Jack  18.0       1        no

• 选取所有age大于30的行

df[[each>30 for each in df['age']]]

    name   age  gender isMarried
b   Mike  32.0       0       yes
g  Wansi  41.0       0        no
i  Jason  37.0       1        no
j   Even  32.0       0        no

　　通过布尔数组的方式，又可以衍生出下面的选取方式：

• 选取所有age大于30的行

df[df['age']>30]

    name   age  gender isMarried
b   Mike  32.0       0       yes
g  Wansi  41.0       0        no
i  Jason  37.0       1        no
j   Even  32.0       0        no

• 选取出所有age大于30，且isMarried为no的行

df[(df['age']>30) & (df['isMarried']=='no')]

    name   age  gender isMarried
g  Wansi  41.0       0        no
i  Jason  37.0       1        no
j   Even  32.0       0        no

• 选取出所有age为20或32的行

df[(df['age']==20) | (df['age']==32)]

    name   age  gender isMarried
b   Mike  32.0       0       yes
f  Marry  20.0       1        no
j   Even  32.0       0        no

　　注意：像上面这种通过多个布尔条件判断的情况，多个条件最好（一定）用括号括起来，否则非常容易出错。

　　2）列选取

　　列选取方式也有三种：标签索引、标签列表、Callable对象

　　a）标签索引：选取单个列

• 选取name列所有数据

df['name']

a      Joe
b     Mike
c     Jack
d     Rose
e    David
f    Marry
g    Wansi
h     Sidy
i    Jason
j     Even
Name: name, dtype: object

　　b）标签列表：选取多个列

• 选取name和age两列数据

df[['name','age']]

    name   age
a    Joe  25.0
b   Mike  32.0
c   Jack  18.0
d   Rose   NaN
e  David  15.0
f  Marry  20.0
g  Wansi  41.0
h   Sidy   NaN
i  Jason  37.0
j   Even  32.0

　　c）callable对象

• 选取第一列

df[lambda df: df.columns[0]]

a      Joe
b     Mike
c     Jack
d     Rose
e    David
f    Marry
g    Wansi
h     Sidy
i    Jason
j     Even
Name: name, dtype: object

3、区域选取

　　区域选取可以从多个维度（行和列）对数据进行筛选，可以通过df.loc[]，df.iloc[]，df.ix[]三种方法实现。采用df.loc[]，df.iloc[]，df.ix[]这三种方法进行数据选取时，方括号内必须有两个参数，第一个参数是对行的筛选条件，第二个参数是对列的筛选条件，两个参数用逗号隔开。df.loc[]，df.iloc[]，df.ix[]的区别如下：

　　df.loc[]只能使用标签索引，不能使用整数索引，通过便签索引切边进行筛选时，前闭后闭。

　　df.iloc[]只能使用整数索引，不能使用标签索引，通过整数索引切边进行筛选时，前闭后开。；

　　df.ix[]既可以使用标签索引，也可以使用整数索引。

　　下面分别通过实例演示这三种方法。

3.1 df.loc[]

　　1）对行进行选取

• 选取索引为‘a’的行：

df.loc['a', :]

name          Joe
age          25.0
gender          1
isMarried     yes
Name: a, dtype: object

• 选取索引为‘a’或‘b’或‘c’的行

df.loc[['a','b','c'], :]

   name   age  gender isMarried
a   Joe  25.0       1       yes
b  Mike  32.0       0       yes
c  Jack  18.0       1        no

• 选取从‘a’到‘d’的所有行（包括‘d’行）

df.loc['a':'d', :]

   name   age  gender isMarried
a   Joe  25.0       1       yes
b  Mike  32.0       0       yes
c  Jack  18.0       1        no
d  Rose   NaN       1       yes

• 选取所有age大于30的行

df.loc[df['age']>30,:]

    name   age  gender isMarried
b   Mike  32.0       0       yes
g  Wansi  41.0       0        no
i  Jason  37.0       1        no
j   Even  32.0       0        no

也可以使用下面两方法：

方法一：

df.loc[df.loc[:,'age']>30, :]

   name   age  gender isMarried
b   Mike  32.0       0       yes
g  Wansi  41.0       0        no
i  Jason  37.0       1        no
j   Even  32.0       0        no

方法二：

df.loc[df.iloc[:,1]>30, :]

    name   age  gender isMarried
b   Mike  32.0       0       yes
g  Wansi  41.0       0        no
i  Jason  37.0       1        no
j   Even  32.0       0        no

• 用callable对象选取age大于30的所有行

df.loc[lambda df:df['age'] > 30, :]

    name   age  gender isMarried
b   Mike  32.0       0       yes
g  Wansi  41.0       0        no
i  Jason  37.0       1        no
j   Even  32.0       0        no

　　2）对列选取

• 输出所有人的姓名（选取name列）

df.loc[:, 'name']

a      Joe
b     Mike
c     Jack
d     Rose
e    David
f    Marry
g    Wansi
h     Sidy
i    Jason
j     Even
Name: name, dtype: object

• 输出所有人的姓名和年龄（选取name和age列）

df.loc[:, 'name':'age']

    name   age
a    Joe  25.0
b   Mike  32.0
c   Jack  18.0
d   Rose   NaN
e  David  15.0
f  Marry  20.0
g  Wansi  41.0
h   Sidy   NaN
i  Jason  37.0
j   Even  32.0

• 输出所有人的姓名、年龄、婚否（选取name、age、isMarried列）

df.loc[:, ['name','age','isMarried']]

    name   age isMarried
a    Joe  25.0       yes
b   Mike  32.0       yes
c   Jack  18.0        no
d   Rose   NaN       yes
e  David  15.0        no
f  Marry  20.0        no
g  Wansi  41.0        no
h   Sidy   NaN       yes
i  Jason  37.0        no
j   Even  32.0        no

• 用布尔数组的方式选取前3列

df.loc[:, [True,True,True,False]]

    name   age  gender
a    Joe  25.0       1
b   Mike  32.0       0
c   Jack  18.0       1
d   Rose   NaN       1
e  David  15.0       0
f  Marry  20.0       1
g  Wansi  41.0       0
h   Sidy   NaN       0
i  Jason  37.0       1
j   Even  32.0       0

　　3）同时对行和列进行筛选

• 输出年龄大于30的人的姓名和年龄

df.loc[df['age']>30,['name','age']]

    name   age
b   Mike  32.0
g  Wansi  41.0
i  Jason  37.0
j   Even  32.0

• 输出行名为‘Mike’或‘Marry’的姓名和年龄

df.loc[(df['name']=='Mike') |(df['name']=='Marry'),['name','age']]

    name   age
b   Mike  32.0
f  Marry  20.0

3.2 df.iloc[]

　　1）行选取

• 选取第2行

df.iloc[1, :]

name         Mike
age          32.0
gender          0
isMarried     yes
Name: b, dtype: object

• 选取前3行

df.iloc[:3, :]

   name   age  gender isMarried
a   Joe  25.0       1       yes
b  Mike  32.0       0       yes
c  Jack  18.0       1        no

• 选取第2行、第4行、第6行

df.iloc[[1,3,5],:]

    name   age  gender isMarried
b   Mike  32.0       0       yes
d   Rose   NaN       1       yes
f  Marry  20.0       1        no

　　2）列选取

• 选取第2列

df.iloc[:, 1]

a    25.0
b    32.0
c    18.0
d     NaN
e    15.0
f    20.0
g    41.0
h     NaN
i    37.0
j    32.0
Name: age, dtype: float64

• 选取前3列

df.iloc[:, 0:3]

    name   age  gender
a    Joe  25.0       1
b   Mike  32.0       0
c   Jack  18.0       1
d   Rose   NaN       1
e  David  15.0       0
f  Marry  20.0       1
g  Wansi  41.0       0
h   Sidy   NaN       0
i  Jason  37.0       1
j   Even  32.0       0

• 选取第1列、第3列和第4列

df.iloc[:, [0,2,3]]

    name  gender isMarried
a    Joe       1       yes
b   Mike       0       yes
c   Jack       1        no
d   Rose       1       yes
e  David       0        no
f  Marry       1        no
g  Wansi       0        no
h   Sidy       0       yes
i  Jason       1        no
j   Even       0        no

• 通过布尔数组选取前3列

df.iloc[:,[True,True,True,False]]

    name   age  gender
a    Joe  25.0       1
b   Mike  32.0       0
c   Jack  18.0       1
d   Rose   NaN       1
e  David  15.0       0
f  Marry  20.0       1
g  Wansi  41.0       0
h   Sidy   NaN       0
i  Jason  37.0       1
j   Even  32.0       0

　　3）同时选取行和列

• 选取第2行的第1列、第3列、第4列

df.iloc[1, [0,2,3]]

name         Mike
gender          0
isMarried     yes
Name: b, dtype: object

• 选取前3行的前3列

df.iloc[:3, :3]

   name   age  gender
a   Joe  25.0       1
b  Mike  32.0       0
c  Jack  18.0       1

4 单元格选取

　　单元格选取包括df.at[]和df.iat[]两种方法。df.at[]和df.iat[]使用时必须输入两个参数，即行索引和列索引，其中df.at[]只能使用标签索引，df.iat[]只能使用整数索引。df.at[]和df.iat[]选取的都是单个单元格（单行单列），所以返回值都为基本数据类型。

4.1 df.at[]

• 选取b行的name列

df.at['b','name']

Mike

4.2 df.iat[]

• 选取第2行第1列

df.iat[1,0]

Mike

5 拓展与总结

　　1）选取某一整行（多个整行）或某一整列（多个整列）数据时，可以用df[]、df.loc[]、df.iloc[]，此时df[]的方法书写要简单一些。

　　2）进行区域选取时，如果只能用标签索引，则使用df.loc[]，如果只能用整数索引，则用df.iloc[]。df.loc[]既能查询，又能覆盖写入，强烈推荐使用！

　　3）如果选取单元格，则df.at[]、df.iat[]、df.loc[]、df.iloc[]都可以，不过要注意参数。　　

　　4）选取数据时，返回值存在以下情况：

• 如果返回值包括单行多列或多行单列时，返回值为Series对象；

• 如果返回值包括多行多列时，返回值为DataFrame对象；

• 如果返回值仅为一个单元格（单行单列）时，返回值为基本数据类型，例如str，int等。

　　5）df[]的方式只能选取行和列数据，不能精确到单元格，所以df[]的返回值一定DataFrame或Series对象。

　　6）当使用DataFrame的默认索引（整数索引）时，整数索引即为标签索引。例如，使用上面的data实例化一个DataFrame对象：

df2 = pd.DataFrame(data)
df2.loc[1,'name']

Mike

df2.iloc[1,0]

Mike