Python Pandas – 将一组索引选项添加在一起

在Python Pandas中，我们可以使用多个索引选项来对数据进行筛选和定位。决定使用哪些索引选项取决于我们的具体需求。在实际应用中，需要根据数据的结构和特征选择合适的索引选项进行处理。在本文中，我们将学习如何将多个索引选项组合在一起来实现更复杂的条件查询。

索引选项回顾

在开始介绍如何将多个索引选项组合之前，我们先来回顾一下Pandas中常用的索引选项。

loc

loc是通过标签索引（即行列的名称）来访问DataFrame中的数据，可以使用一个元组进行查询。如下所示：

import pandas as pd
data = pd.DataFrame({'one':[1, 1], 'two':[2, 2]}, index=['a', 'b'])
print(data.loc[('a', 'one')])  # 输出 1

iloc

iloc是通过整型索引（偏移量）访问DataFrame中的数据。它也可以接受一组元组用于查询数据。如下所示：

import pandas as pd
data = pd.DataFrame({'one':[1, 1], 'two':[2, 2]}, index=['a', 'b'])
print(data.iloc[(0, 0)])  # 输出 1

xs

xs是一个能够处理交叉的查询函数。通过指定行列标签，我们可以用xs来查询指定位置交叉点上的数据。如下所示：

import pandas as pd
data = pd.DataFrame({'one':[1, 1], 'two':[2, 2]}, index=['a', 'b'])
print(data.xs('a').loc['one'])  # 输出 1

将一组索引选项组合

通常情况下，对于Pandas DataFrame中的数据，我们需要同时考虑多个维度才能正确地进行定位和筛选。下面我们通过示例代码来讲解如何将一组索引选项添加在一起。

首先，我们需要创建一个示例数据集。如下所示，我们用字典的形式定义了一个DataFrame。这里，字典的键值是index和column的列表，键值对是数据。

import pandas as pd
data = {'name': ['Tom', 'Jerry', 'Tom', 'Tom', 'Jerry', 'Jerry'],
        'subject': ['Math', 'Math', 'English', 'English', 'Math', 'English'],
        'score': [70, 80, 85, 95, 90, 80]}
df = pd.DataFrame(data)

这个数据集包含三列数据：学生姓名，科目和成绩。现在，我们需要根据学生姓名和科目来查询成绩。我们可以使用loc函数选择行和列。

score = df.loc[(df['name'] == 'Tom') & (df['subject'] == 'Math'), 'score']
print(score)

上面的代码中，我们使用loc函数中的布尔值索引来选择行和列。在loc函数中，我们将两个条件连接起来使用，这意味着只有当两个条件都成立时，才能返回相应的结果。

那么，如果我们需要同时根据多个条件来选择数据呢？这时，我们可以将多个条件合并在一起，以实现更复杂的条件查询。在Pandas中，可以使用&（表示and关键字）、|（表示or关键字）来组合多个条件。如下所示：

score = df.loc[(df['name'] == 'Tom') & (df['subject'] == 'Math') & (df['score'] > 70), 'score']
print(score)

在上述代码中，我们使用多个条件来实现更精细的数据筛选。我们首先选择了姓名为Tom的学生，接着筛选科目为Math的学科，最后又添加了一个条件，即只有成绩大于70的学生的查询结果才会被返回。

在实际应用中，我们可能需要根据更多的条件来查询数据。此时，只需要将多个条件一起组合即可。如下所示：

score = df.loc[(df['name'] == 'Tom') & (df['subject'] == 'Math') | (df['name'] == 'Jerry') & (df['subject'] == 'English'), 'score']
print(score)

在这里，我们同时查询了姓名为Tom且学科为Math，以及姓名为Jerry且学科为English的学生成绩。这个查询条件包含了两个子条件，每个子条件都使用&运算符连接起来，最后再使用|运算符将两个子条件组合起来。

另外，我们在使用多个条件进行查询时，还可以通过括号来指定优先级。如下所示，我们优先查询姓名为Tom的学生的成绩，然后再添加科目为Math的限制条件。

score = df.loc[(df['name'] == 'Tom') & ((df['subject'] == 'Math') | (df['subject'] == 'English')), 'score']
print(score)

在上面的代码中，我们使用括号来指定了子条件的优先级，先查询姓名为Tom的学生，再在结果中添加科目为Math或者English的限制条件。

结论

在Python Pandas中，我们可以使用loc、iloc、xs等函数来选择行和列，实现数据的定位和筛选。对于复杂的数据查询，我们可以将多个条件合并在一起，使用&、|来组合条件，并且可以使用括号指定条件的优先级。