Pandas中如何混合使用位置和标签索引

在本文中，我们将介绍Pandas中如何混合使用位置和标签索引，并且不使用链式索引。

Pandas支持多种索引方式，包括整数、标签和多级索引等。我们在使用它们的时候可以选择使用哪种方式，有时候需要混合使用，这时候就需要注意其中的细节。

问题的提出

在使用Pandas时，我们通常会选择两种索引方式，分别是位置索引和标签索引。

位置索引是指我们使用整数作为索引，例如：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A':[1,2,3],'B':[4,5,6]}, index=[0,1,2])

df.iloc[0]    # 使用位置索引获取第一行数据

标签索引是指我们使用标签作为索引，例如：

df.loc[0]    # 使用标签索引获取index为0的行数据

如果我们想要同时使用位置和标签索引获取数据，可能会这样写：

df.loc[0].iloc[1]    # 获取index为0的行数据中第二个值

但是，这样的写法会造成性能问题，应该避免使用。

为了避免使用“链式索引”，我们可以使用loc和iloc方法同时选择行或列。例如：

df.loc[0, 'B']    # 获取index为0的行的B列数据

df.loc[df.index[0], 'B']    # 与上面等价

我们也可以用iloc方法实现上述效果，例如：

df.iloc[0, 1]    # 获取第一行的B列数据

df.iloc[df.index.get_loc(0), df.columns.get_loc('B')]    # 与上面等价

另外，我们还可以使用Pandas中的at和iat方法，它们的效率更高。例如：

df.at[0, 'B']    # 获取index为0的行的B列数据

df.iat[0, 1]    # 获取第一行的B列数据

下面通过一个具体的例子来说明上述方法的应用。

我们有一个示例数据集“students.csv”，其中包含了每个学生的姓名、性别、年龄和成绩等信息。

import pandas as pd

students = pd.read_csv('students.csv')

我们需要按照成绩从高到低排序，并且只选择其中前10位学生的姓名和成绩信息。

我们可以使用链式索引的方式实现该需求，代码如下：

students.sort_values('score', ascending=False).head(10)['name':'score']

但是，这样的写法会造成性能问题，我们可以改为使用loc和iloc方法实现该需求：

students.sort_values('score', ascending=False).iloc[:10].loc[:, 'name':'score']

另外，我们还可以使用at方法来获取单个值：

students.at[0, 'name']

在使用Pandas时，我们需要注意混合使用位置和标签索引时的细节，应该避免使用链式索引。常见的方法包括使用loc和iloc方法，以及at和iat方法。在进行大规模数据处理时，选择正确的方法可以提高效率，降低系统的负担。