pandas数据选取：df[] df.loc[] df.iloc[] df.ix[] df.at[] df.iat[]
1引言
Pandas是作为Python数据分析著名的工具包，提供了多种数据选取的方法，方便实用。本文主要介绍Pandas的几种数据选取的方法。
Pandas中，数据主要保存为Dataframe和Series是数据结构，这两种数据结构数据选取的方式基本一致，本文主要以Dataframe为例进行介绍。
在Dataframe中选取数据大抵包括3中情况：
1）行（列）选取（单维度选取）：df[]。这种情况一次只能选取行或者列，即一次选取中，只能为行或者列设置筛选条件（只能为一个维度设置筛选条件）。
2）区域选取（多维选取）：df.loc[]，df.iloc[]，df.ix[]。这种方式可以同时为多个维度设置筛选条件。
3）单元格选取（点选取）：df.at[]，df.iat[]。准确定位一个单元格。
接下来，我们以下面的数据为例，分别通过实例介绍这三种情况。
>>>importpandasaspd
>>>importnumpyasnp
>>>data={'name':['Joe','Mike','Jack','Rose','David','Marry','Wansi','Sidy','Jason','Even'],
'age':[25,32,18,np.nan,15,20,41,np.nan,37,32],
'gender':[1,0,1,1,0,1,0,0,1,0],
'isMarried':['yes','yes','no','yes','no','no','no','yes','no','no']}
>>>labels=['a','b','c','d','e','f','g','h','i','j']
>>>df=pd.DataFrame(data,index=labels)
>>>df
nameagegenderisMarried
aJoe25.01yes
bMike32.00yes
cJack18.01no
dRoseNaN1yes
eDavid15.00no
fMarry20.01no
gWansi41.00no
hSidyNaN0yes
iJason37.01no
jEven32.00no
2行（列）选取：df[]
行（列）选取是在单一维度上进行数据的选取，即以行为单位进行选取或者以列为单位进行选取。Dataframe对象的行有索引（index），默认情况下是[0,1,2，……]的整数序列，也可以自定义添加另外的索引，例如上面的labels，（为区分默认索引和自定义的索引，在本文中将默认索引称为整数索引，自定义索引称为标签索引）。Dataframe对象的每一列都有列名，可以通过列名实现对列的选取。
1）选取行
选取行的方式包括三种：整数索引切片、标签索引切片和布尔数组。
a）整数索引切片：前闭后开
选取第一行：
>>>df[0:1] nameagegenderisMarried aJoe25.01yes
选取前两行：
>>>df[0:2] nameagegenderisMarried aJoe25.01yes bMike32.00yes
b）标签索引切片：前闭后闭
选取第一行：
>>>df[:'a'] nameagegenderisMarried aJoe25.01yes
选取前两行：
>>>df['a':'b'] nameagegenderisMarried aJoe25.01yes bMike32.00yes
注意：整数索引切片是前闭后开，标签索引切片是前闭后闭，这点尤其要注意。
c）布尔数组
选取前三行
>>>df[[True,True,True,False,False,False,False,False,False,False]] nameagegenderisMarried aJoe25.01yes bMike32.00yes cJack18.01no
选取所有age大于30的行
>>>df[[each>30foreachindf['age']]] nameagegenderisMarried bMike32.00yes gWansi41.00no iJason37.01no jEven32.00no
通过布尔数组的方式，又可以衍生出下面的选取方式：
选取所有age大于30的行
>>>df[df['age']>30] nameagegenderisMarried bMike32.00yes gWansi41.00no iJason37.01no jEven32.00no
选取出所有age大于30，且isMarried为no的行
>>>df[(df['age']>30)&(df['isMarried']=='no')] nameagegenderisMarried gWansi41.00no iJason37.01no jEven32.00no
选取出所有age为20或32的行
>>>df[(df['age']==20)|(df['age']==32)] nameagegenderisMarried bMike32.00yes fMarry20.01no jEven32.00no
注意：像上面这种通过多个布尔条件判断的情况，多个条件最好（一定）用括号括起来，否则非常容易出错。
2）列选取
列选取方式也有三种：标签索引、标签列表、Callable对象
a）标签索引：选取单个列
选取name列所有数据
>>>df['name'] aJoe bMike cJack dRose eDavid fMarry gWansi hSidy iJason jEven Name:name,dtype:object
b）标签列表：选取多个列
选取name和age两列数据
>>>df[['name','age']] nameage aJoe25.0 bMike32.0 cJack18.0 dRoseNaN eDavid15.0 fMarry20.0 gWansi41.0 hSidyNaN iJason37.0 jEven32.0
c）callable对象
选取第一列
>>>df[lambdadf:df.columns[0]] aJoe bMike cJack dRose eDavid fMarry gWansi hSidy iJason jEven Name:name,dtype:object
3区域选取
区域选取可以从多个维度（行和列）对数据进行筛选，可以通过df.loc[]，df.iloc[]，df.ix[]三种方法实现。采用df.loc[]，df.iloc[]，df.ix[]这三种方法进行数据选取时，方括号内必须有两个参数，第一个参数是对行的筛选条件，第二个参数是对列的筛选条件，两个参数用逗号隔开。df.loc[]，df.iloc[]，df.ix[]的区别如下：
df.loc[]只能使用标签索引，不能使用整数索引，通过便签索引切边进行筛选时，前闭后闭。
df.iloc[]只能使用整数索引，不能使用标签索引，通过整数索引切边进行筛选时，前闭后开。；
df.ix[]既可以使用标签索引，也可以使用整数索引。
下面分别通过实例演示这三种方法。
3.1df.loc[]
1）对行进行选取
选取索引为‘a'的行：
>>>df.loc['a',:] nameJoe age25 gender1 isMarriedyes Name:a,dtype:object
选取索引为‘a'或‘b'或‘c'的行
>>>df.loc[['a','b','c'],:] nameagegenderisMarried aJoe25.01yes bMike32.00yes cJack18.01no
选取从‘a'到‘d'的所有行（包括‘d'行）
>>>df.loc['a':'d',:] nameagegenderisMarried aJoe25.01yes bMike32.00yes cJack18.01no dRoseNaN1yes
用布尔数组选取前3行
>>>df.loc[[True,True,True,False,False,False],:] nameagegenderisMarried aJoe25.01yes bMike32.00yes cJack18.01no
选取所有age大于30的行
>>>df.loc[df['age']>30,:] nameagegenderisMarried bMike32.00yes gWansi41.00no iJason37.01no jEven32.00no
也可以使用下面两方法：
>>>df.loc[df.loc[:,'age']>30,:] nameagegenderisMarried bMike32.00yes gWansi41.00no iJason37.01no jEven32.00no >>>df.loc[df.iloc[:,1]>30,:] nameagegenderisMarried bMike32.00yes gWansi41.00no iJason37.01no jEven32.00no
用callable对象选取age大于30的所有行
>>>df.loc[lambdadf:df['age']>30,:] nameagegenderisMarried bMike32.00yes gWansi41.00no iJason37.01no jEven32.00no
2）对列选取
输出所有人的姓名（选取name列）
>>>df.loc[:,'name'] aJoe bMike cJack dRose eDavid fMarry gWansi hSidy iJason jEven Name:name,dtype:object
输出所有人的姓名和年龄（选取name和age列）
>>>df.loc[:,'name':'age'] nameage aJoe25.0 bMike32.0 cJack18.0 dRoseNaN eDavid15.0 fMarry20.0 gWansi41.0 hSidyNaN iJason37.0 jEven32.0
输出所有人的姓名、年龄、婚否（选取name、age、isMarried列）
>>>df.loc[:,['name','age','isMarried']] nameageisMarried aJoe25.0yes bMike32.0yes cJack18.0no dRoseNaNyes eDavid15.0no fMarry20.0no gWansi41.0no hSidyNaNyes iJason37.0no jEven32.0no
用布尔数组的方式选取前3列
>>>df.loc[:,[True,True,True,False]] nameagegender aJoe25.01 bMike32.00 cJack18.01 dRoseNaN1 eDavid15.00 fMarry20.01 gWansi41.00 hSidyNaN0 iJason37.01 jEven32.00
3）同时对行和列进行筛选
输出年龄大于30的人的姓名和年龄
>>>df.loc[df['age']>30,['name','age']] nameage bMike32.0 gWansi41.0 iJason37.0 jEven32.0
输出行名为‘Mike'或‘Marry'的姓名和年龄
>>>df.loc[(df['name']=='Mike')|(df['name']=='Marry'),['name','age']] nameage bMike32.0 fMarry20.0
3.2df.iloc[]
1）行选取
选取第2行
>>>df.iloc[1,:] nameMike age32 gender0 isMarriedyes Name:b,dtype:object
选取前3行
>>>df.iloc[:3,:] nameagegenderisMarried aJoe25.01yes bMike32.00yes cJack18.01no
选取第2行、第4行、第6行
>>>df.iloc[[1,3,5],:] nameagegenderisMarried bMike32.00yes dRoseNaN1yes fMarry20.01no
通过布尔数组选取前3行
>>>df.iloc[[True,True,True,False,False,False],:] nameagegenderisMarried aJoe25.01yes bMike32.00yes cJack18.01no
2）列选取
选取第2列
>>>df.iloc[:,1] a25.0 b32.0 c18.0 dNaN e15.0 f20.0 g41.0 hNaN i37.0 j32.0 Name:age,dtype:float64
选取前3列
>>>df.iloc[:,0:3] nameagegender aJoe25.01 bMike32.00 cJack18.01 dRoseNaN1 eDavid15.00 fMarry20.01 gWansi41.00 hSidyNaN0 iJason37.01 jEven32.00 l选取第1列、第3列、第4列
选取第1列、第3列和第4列
>>>df.iloc[:,[0,2,3]] namegenderisMarried aJoe1yes bMike0yes cJack1no dRose1yes eDavid0no fMarry1no gWansi0no hSidy0yes iJason1no jEven0no
通过布尔数组选取前3列
>>>df.iloc[:,[True,True,True,False]] nameagegender aJoe25.01 bMike32.00 cJack18.01 dRoseNaN1 eDavid15.00 fMarry20.01 gWansi41.00 hSidyNaN0 iJason37.01 jEven32.00
3）同时选取行和列
选取第2行的第1列、第3列、第4列
>>>df.iloc[1,[0,2,3]] nameMike gender0 isMarriedyes Name:b,dtype:object
选取前3行的前3列
>>>df.iloc[:3,:3] nameagegender aJoe25.01 bMike32.00 cJack18.01
3.3df.ix[]
df.ix[]既可以通过整数索引进行数据选取，也可以通过标签索引进行数据选取，换句话说，df.ix[]是df.loc[]和df.iloc[]的功能集合，且在同义词选取中，可以同时使用整数索引和标签索引。
选取第3行的name数据
>>>df.ix[2,'name'] 'Jack'
选取a行、c行的第1列，第2列和第4列数据
>>>df.ix[['a','c'],[0,1,3]] nameageisMarried aJoe25.0yes cJack18.0no
选取所有未婚者的姓名和年龄
>>>df.ix[df['isMarried']=='no',['name','age']] nameage cJack18.0 eDavid15.0 fMarry20.0 gWansi41.0 iJason37.0 jEven32.0
4单元格选取
单元格选取包括df.at[]和df.iat[]两种方法。df.at[]和df.iat[]使用时必须输入两个参数，即行索引和列索引，其中df.at[]只能使用标签索引，df.iat[]只能使用整数索引。df.at[]和df.iat[]选取的都是单个单元格（单行单列），所以返回值都为基本数据类型。
4.1df.at[]
选取b行的name列
>>>df.at['b','name'] 'Mike'
4.2df.iat[]
选取第2行第1列
>>>df.iat[1,0] 'Mike'
5拓展与总结
1）选取某一整行（多个整行）或某一整列（多个整列）数据时，可以用df[]、df.loc[]、df.iloc[]，此时df[]的方法书写要简单一些。
2）进行区域选取时，如果只能用标签索引，则使用df.loc[]或df.ix[]，如果只能用整数索引，则用df.iloc[]或df.ix[]。不过我看到有资料说，不建议使用df.ix[],因为df.loc[]和df.iloc[]更精确（有吗？我没理解精确在哪，望告知）。
3）如果选取单元格，则df.at[]、df.iat[]、df.loc[]、df.iloc[]都可以，不过要注意参数。
4）选取数据时，返回值存在以下情况：
- 如果返回值包括单行多列或多行单列时，返回值为Series对象；
- 如果返回值包括多行多列时，返回值为DataFrame对象；
- 如果返回值仅为一个单元格（单行单列）时，返回值为基本数据类型，例如str，int等。
5）df[]的方式只能选取行和列数据，不能精确到单元格，所以df[]的返回值一定DataFrame或Series对象。
6）当使用DataFrame的默认索引（整数索引）时，整数索引即为标签索引。例如，使用上面的data实例化一个DataFrame对象：
>>>df2=pd.DataFrame(data) >>>df2.loc[1,'name'] 'Mike' >>>df2.iloc[1,0] 'Mike'
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