极客笔记Pandas DataFrame的基于标签的索引
介绍
Pandas库主导了数据分析和操作领域。由于其灵活性和易用性，Pandas DataFrame成为全球数据科学家和分析师的首选工具，它是一种二维带标签的数据结构。基于标签的索引使得以一种易读且自然的方式访问数据成为可能，它是DataFrame的一个强大特性。本文详细解释了Pandas DataFrame基于标签的索引，并提供了一些有用的示例。
理解Pandas DataFrame中的基于标签的索引
在Pandas中，“基于标签的索引”是指使用显式标签来检索DataFrame中的数据。这些标签可能是行和列的名称，它们提高了数据处理过程的可读性和直观性。loc和at是基于标签的索引的两种主要技术。
在DataFrame中，loc属性是基于标签的索引的主要访问方法。它接受标签，并根据这些标签返回DataFrame或Series中的数据。
类似于loc技术，at方法也是使用标签从DataFrame中检索数据的方法。然而，at提供更快的访问速度，适用于检索单个标量值。虽然at在速度方面具有优势，但它不提供布尔索引，并且始终通过标签访问数据，而不是通过整数位置。
在Pandas DataFrame中探索基于标签的索引：实际示例
示例1：使用loc进行基于标签的索引
下面的示例展示了在DataFrame中使用loc进行基于标签的索引：
import pandas as pd
# Create a simple DataFrame
data = {'Name': ['John', 'Anna', 'Peter', 'Linda'],
'Age': [28, 24, 35, 32],
'City': ['New York', 'Los Angeles', 'San Francisco', 'Houston']}
df = pd.DataFrame(data)
# Set 'Name' as the index
df.set_index('Name', inplace=True)
# Access data using loc
print(df.loc['Anna'])
输出
Age 24
City Los Angeles
Name: Anna, dtype: object
在这个示例中，我们构建了一个DataFrame，并将“Name”列指定为索引。然后，我们使用df.loc[‘Anna’]来获取与’Anna’相关的所有信息。
示例2：使用at快速访问标量值
以下是如何使用at进行快速的基于标签的标量查找：
import pandas as pd
# Create a simple DataFrame
data = {'Name': ['John', 'Anna', 'Peter', 'Linda'],
'Age': [28, 24, 35, 32],
'City': ['New York', 'Los Angeles', 'San Francisco', 'Houston']}
df = pd.DataFrame(data)
# Set 'Name' as the index
df.set_index('Name', inplace=True)
# Access data using at
print(df.at['Peter', 'Age'])
输出
35
在这个示例中，我们通过使用 df.at[‘Peter’, ‘Age’] 从 DataFrame 中快速检索了 Peter 的年龄。
示例3：使用 loc 进行基于标签的切片
还可以使用 loc 属性对 DataFrame 进行切片：
import pandas as pd
# Create a simple DataFrame
data = {'Name': ['John', 'Anna', 'Peter', 'Linda', 'Paul', 'Diana'],
'Age': [28, 24, 35, 32, 38, 27],
'City': ['New York', 'Los Angeles', 'San Francisco', 'Houston', 'Chicago', 'Seattle']}
df = pd.DataFrame(data)
# Set 'Name' as the index
df.set_index('Name', inplace=True)
#Slicing using loc
print(df.loc['Anna':'Linda'])
输出
Age City
Name
Anna 24 Los Angeles
Peter 35 San Francisco
Linda 32 Houston
使用’df.loc[‘Anna’:’Linda’]’，在此示例中，它检索从’Anna’到’Linda’的所有行，包括这两个姓名，我们对DataFrame进行了切片操作。
利用基于标签的索引的优势
Pandas DataFrame的基于标签的索引有许多优点。最明显的好处是增强了代码的可读性和理解性，因为使用了有意义的标签代替了整数位置。随着数据操作的复杂性增加，这变得越来越有优势。
此外，基于标签的索引提供了一种更可靠的访问数据的方式。即使DataFrame的行被重新排列，基于标签的索引仍将检索到准确的数据。
结论
在数据分析领域中，有效地访问和操作数据至关重要。使用Pandas DataFrame中的’loc’和’at’属性，基于标签的索引提供了一种简单有效的访问数据的方法。当显式标签可以替代整数索引时，代码变得更易读和可维护。对基于标签的索引的彻底了解，结合真实世界的示例，应该为Python中任何基于Pandas的数据处理任务提供了坚实的基础。所以，请充分发挥基于标签的索引在涉及数据分析的项目中的潜力吧！