PYTHON数据预处理_DATAFRAME数据筛选LOC，ILOC，IX，AT，IAT

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众所周知 pandas的 DataFrame数据结构提供了功能强大的数据操作功能，例如运算，筛选，统计等。
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。

import numpy as np
import pandas as pd

df = pd.DataFrame({“a”: list(range(1,10,1)),“b”: list(range(2,11,1)),“c”: list(range(3,12,1))})

df

	a	b	c
0	1	2	3
1	2	3	4
2	3	4	5
3	4	5	6
4	5	6	7
5	6	7	8
6	7	8	9
7	8	9	10
8	9	10	11

1.条件筛选

1.1 单条件筛选

如果选取a列的取值大于3的记录可以这么写

df[df['a']>3]

	a	b	c
3	4	5	6
4	5	6	7
5	6	7	8
6	7	8	9
7	8	9	10
8	9	10	11

如果想筛选a列的取值大于3的记录,但是只显示满足条件的b，c列的值可以这么写

df[['b','c']][df['a']>3]

	b	c
3	5	6
4	6	7
5	7	8
6	8	9
7	9	10
8	10	11

使用isin函数根据特定值筛选记录。筛选a值等于3或者5的记录

df[df.a.isin([3, 5])]

	a	b	c
2	3	4	5
4	5	6	7

1.2 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3，b列的取值大于6的记录

df[(df['a'] > 3) & (df['b'] > 6)]

	a	b	c
5	6	7	8
6	7	8	9
7	8	9	10
8	9	10	11

使用numpy的logical_and函数完成同样的功能

df[np.logical_and(df['a']> 3,df['b']>6)]

	a	b	c
5	6	7	8
6	7	8	9
7	8	9	10
8	9	10	11

1.3 排除特定行

筛选特定行做起来很方便，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3或者5的记录。基本的做法是将a列选择出来，把值3和5剔除，再使用isin函数。

ex_list = list(df['a'])

ex_list.remove(3)
ex_list.remove(5)

ex_list

[1, 2, 4, 6, 7, 8, 9]

df[df.a.isin(ex_list)]

	a	b	c
0	1	2	3
1	2	3	4
3	4	5	6
5	6	7	8
6	7	8	9
7	8	9	10
8	9	10	11

2. 索引筛选

$[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-M2hSGR4F-1571379379074)(E:\CQUPT\AI\python\jupyter notebook\Python数据科学\picture\iloc、loc、ix的使用（列切片及行切片）.png)]$

2.1 切片操作

# 使用切片操作选择特定的行
df[1:4]

	a	b	c
1	2	3	4
2	3	4	5
3	4	5	6

# 传入列名选择特定的列
df[['a','c']]

	a	c
0	1	3
1	2	4
2	3	5
3	4	6
4	5	7
5	6	8
6	7	9
7	8	10
8	9	11

2.2 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。

df.loc[0,'c']

df.loc[1:4,['a','c']]

	a	c
1	2	4
2	3	5
3	4	6
4	5	7

df.loc[[1,3,5],['a','c']]

	a	c
1	2	4
3	4	6
5	6	8

2.3 iloc

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。

df.iloc[0,2]

df.iloc[1:4,[0,2]]  # .iloc方法里面区间是前闭后开？ .loc方法里面是闭区间？

	a	c
1	2	4
2	3	5
3	4	6

df.iloc[[1,3,5],[0,2]]

	a	c
1	2	4
3	4	6
5	6	8

df.iloc[[1,3,5],0:2]

	a	b
1	2	3
3	4	5
5	6	7

2.4 ix函数

ix的功能更加强大，参数既可以是索引，也可以是名称，相当于，loc和iloc的合体。需要注意的是在使用的时候需要统一，在行选择时同时出现索引和名称，同样在同行选择时同时出现索引和名称。

df.ix[1:3,['a','b']]

e:\anaconda3.5\lib\site-packages\ipykernel_launcher.py:1: DeprecationWarning: 
.ix is deprecated. Please use
.loc for label based indexing or
.iloc for positional indexing

See the documentation here:
http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#ix-indexer-is-deprecated
“”"Entry point for launching an IPython kernel.

	a	b
1	2	3
2	3	4
3	4	5

df.ix[[1,3,5],['a','b']]

	a	b
1	2	3
3	4	5
5	6	7

df.ix[[1,3,5],[0,2]]

	a	c
1	2	4
3	4	6
5	6	8

2.5 at函数

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

df.at[3,'a']

2.6 iat函数

与at的功能相同，只使用索引参数。

df.iat[3,0]

df.iat[3,'a']

---------------------------------------------------------------------------

ValueError Traceback (most recent call last)

<ipython-input-22-e644c9fe0a65> in <module>
----> 1 df.iat[3,‘a’]

e:\anaconda3.5\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py in getitem(self, key)
1783 raise ValueError(‘Invalid call for scalar access (getting)!’)
1784
-> 1785 key = self._convert_key(key)
1786 return self.obj.get_value(*key, takeable=self._takeable)
1787

e:\anaconda3.5\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py in _convert_key(self, key, is_setter)
1852 for a, i in zip(self.obj.axes, key):
1853 if not is_integer(i):
-> 1854 raise ValueError("iAt based indexing can only have integer "
1855 “indexers”)
1856 return key

ValueError: iAt based indexing can only have integer indexers