Pandas loc函数在pandas中的应用|极客笔记

Pandas loc函数在pandas中的应用

在本文中，我们将介绍Pandas loc函数的用法和应用场景。Pandas loc函数是Python中pandas库中的一种数据分析函数，该函数能够根据行和列的标签，筛选出相应的数据。这个函数是pandas中很常见的函数之一，它可以很方便的帮助我们进行数据的选择与处理。

阅读更多：Pandas 教程

loc函数的基本使用

Pandas loc函数是用于基于标签对DataFrame中的行和列进行选择和访问的函数。它使用的语法是:

DataFrame.loc[row_indexer, column_indexer]

其中，row_indexer和column_indexer参数都是可选的。通过这两个参数，我们可以使用标签来选择行和列。其中，row_indexer可以是一个标签、一个标签列表、一个切片、一个布尔值数组、一个可以返回任何上述内容的函数或者是这些输入的组合。同样， column_indexer也可以是一系列的列标签、一个标签列表、一个切片、一个布尔数组、一个可以返回这些内容的函数或组合。

例如，我们可以通过以下方式来选取指定位置的数据：

import pandas as pd

data = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 
                     'B': [4, 5, 6], 
                     'C': [7, 8, 9]},
                    index=['a', 'b', 'c'])

data.loc[['a', 'b'], ['B', 'C']]

这段代码将会选出data的第一行和第二行（由[‘a’, ‘b’]指定），并且选出了第二列和第三列（由[‘B’, ‘C’]指定）。

loc函数的高级使用

除了基本的切片后的数据选择方式之外，loc函数还支持一些高级的操作，例如逻辑运算、函数应用以及分组聚合等操作。

1. 逻辑运算

loc函数可以使用逻辑运算符（&和|）将多个条件组合起来。例如，我们有一个包含学生信息的DataFrame，我们希望选出年级大于2且成绩大于85的学生，代码如下：

students = pd.DataFrame({'name': ['Tom', 'John', 'Emily', 'Jim'],
                        'grade': [2, 3, 4, 2],
                        'score': [80, 90, 95, 87]})

students.loc[(students['grade'] > 2) & (students['score'] > 85)]

这里用了两个条件：students['grade'] > 2和students['score'] > 85，通过&运算符将这两个条件组合起来，结果得到的是一个既大于2年级又成绩超过85分的DataFrame。

2. 函数应用

loc还支持将函数应用于DataFrame中的单元格，这可以实现更高级的数据选择和操作。例如，我们有一个DataFrame包含学生的数据，现在我们要选出某些学生的信息，比如他们的分数在平均分以上。代码如下：

students = pd.DataFrame({'name': ['Tom', 'John', 'Emily', 'Jim'],
                        'grade': [2, 3, 4, 2],
                        'score': [80, 90, 95, 87]})

def above_average(score):
    return score > students['score'].mean()

students.loc[:, students.apply(above_average)]

这里我们定义了一个above_average函数，这个函数会判断一个分数是否高于学生的平均分。然后我们通过apply方法将这个函数应用到所有分数上，返回的是一个True或False的Series。最后，我们通过选择器（即 [:, students.apply(above_average)]）选出了所有分数高于平均分的列所在的DataFrame。

3. 分组聚合

loc函数还支持分组聚合操作，可以用于对DataFrame中的数据进行聚合计算。例如，我们有一个包含学生个人信息和成绩的DataFrame，现在我们想要按照年级对学生成绩进行平均分统计。代码如下：

students = pd.DataFrame({'name': ['Tom', 'John', 'Emily', 'Jim'],
                        'grade': [2, 3, 4, 2],
                        'score': [80, 90, 95, 87]})

students.loc[:, ['grade', 'score']].groupby('grade').mean()

这里我们使用loc函数选出了grade和score两列，然后使用groupby函数按照grade对数据进行分组聚合操作，最后使用mean函数计算出每个年级的平均分。