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Welche Methoden gibt es für die Dataframe-Abfrage in Pandas?
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- 2018-04-12 09:56:204716Durchsuche
Dieses Mal werde ich Ihnen die Methoden zur Abfrage von Dataframe in Pandas und die Vorsichtsmaßnahmen für die Abfrage von Dataframe in Pandas vorstellen. Das Folgende ist ein praktischer Fall: Werfen wir einen Blick darauf.
Pandas stellt uns eine Vielzahl von Slicing-Methoden zur Verfügung, und wenn Sie nicht viel über diese Methoden wissen, ist es oft leicht, verwirrt zu werden. Die folgenden Beispiele veranschaulichen diese Slicing-Methoden.
Dateneinführung
Generieren Sie zunächst zufällig einen Datensatz:
In [5]: rnd_1 = [random.randrange(1,20) for x in xrange(1000)]
...: rnd_2 = [random.randrange(1,20) for x in xrange(1000)]
...: rnd_3 = [random.randrange(1,20) for x in xrange(1000)]
...: fecha = pd.date_range('2012-4-10', '2015-1-4')
...:
...: data = pd.DataFrame({'fecha':fecha, 'rnd_1': rnd_1, 'rnd_2': rnd_2, 'rnd_3': rnd_3})
In [6]: data.describe()
Out[6]:
rnd_1 rnd_2 rnd_3
count 1000.000000 1000.000000 1000.000000
mean 9.946000 9.825000 9.894000
std 5.553911 5.559432 5.423484
min 1.000000 1.000000 1.000000
25% 5.000000 5.000000 5.000000
50% 10.000000 10.000000 10.000000
75% 15.000000 15.000000 14.000000
max 19.000000 19.000000 19.000000
[] Slicing-Methode
Durch die Verwendung von eckigen Klammern kann der DataFrame segmentiert werden, ähnlich wie beim List-Slicing von Python. Je nach Index kann eine Zeilenauswahl, eine Spaltenauswahl oder eine Blockauswahl erreicht werden.
# 行选择 In [7]: data[1:5] Out[7]: fecha rnd_1 rnd_2 rnd_3 1 2012-04-11 1 16 3 2 2012-04-12 7 6 1 3 2012-04-13 2 16 7 4 2012-04-14 4 17 7 # 列选择 In [10]: data[['rnd_1', 'rnd_3']] Out[10]: rnd_1 rnd_3 0 8 12 1 1 3 2 7 1 3 2 7 4 4 7 5 12 8 6 2 12 7 9 8 8 13 17 9 4 7 10 14 14 11 19 16 12 2 12 13 15 18 14 13 18 15 13 11 16 17 7 17 14 10 18 9 6 19 11 15 20 16 13 21 18 9 22 1 18 23 4 3 24 6 11 25 2 13 26 7 17 27 11 8 28 3 12 29 4 2 .. ... ... 970 8 14 971 19 5 972 13 2 973 8 10 974 8 17 975 6 16 976 3 2 977 12 6 978 12 10 979 15 13 980 8 4 981 17 3 982 1 17 983 11 5 984 7 7 985 13 14 986 6 19 987 13 9 988 3 15 989 19 6 990 7 11 991 11 7 992 19 12 993 2 15 994 10 4 995 14 13 996 12 11 997 11 15 998 17 14 999 3 8 [1000 rows x 2 columns] # 区块选择 In [11]: data[:7][['rnd_1', 'rnd_2']] Out[11]: rnd_1 rnd_2 0 8 17 1 1 16 2 7 6 3 2 16 4 4 17 5 12 19 6 2 7
Für die Auswahl mehrerer Spalten können Sie jedoch nicht die 1:5-Methode wie bei der Auswahl von Zeilen verwenden.
In [12]: data[['rnd_1':'rnd_3']] File "<ipython-input-13-6291b6a83eb0>", line 1 data[['rnd_1':'rnd_3']] ^ SyntaxError: invalid syntax
loc
loc ermöglicht Ihnen die Auswahl von Zeilen und Spalten basierend auf dem Index.
In [13]: data.loc[1:5] Out[13]: fecha rnd_1 rnd_2 rnd_3 1 2012-04-11 1 16 3 2 2012-04-12 7 6 1 3 2012-04-13 2 16 7 4 2012-04-14 4 17 7 5 2012-04-15 12 19 8
Hier ist zu beachten, dass der Unterschied zwischen loc und der ersten Methode darin besteht, dass auch die 5. Zeile ausgewählt wird, während die erste Methode nur die 4. Zeile auswählt.
data.loc[2:4, ['rnd_2', 'fecha']] Out[14]: rnd_2 fecha 2 6 2012-04-12 3 16 2012-04-13 4 17 2012-04-14
loc kann Daten zwischen zwei bestimmten Daten auswählen. Es ist zu beachten, dass beide Daten im Index enthalten sein müssen.
In [15]: data_fecha = data.set_index('fecha')
...: data_fecha.head()
Out[15]:
rnd_1 rnd_2 rnd_3
fecha
2012-04-10 8 17 12
2012-04-11 1 16 3
2012-04-12 7 6 1
2012-04-13 2 16 7
2012-04-14 4 17 7
In [16]: # 生成两个特定日期
...: fecha_1 = dt.datetime(2013, 4, 14)
...: fecha_2 = dt.datetime(2013, 4, 18)
...:
...: # 生成切片数据
...: data_fecha.loc[fecha_1: fecha_2]
Out[16]:
rnd_1 rnd_2 rnd_3
fecha
2013-04-14 17 10 5
2013-04-15 14 4 9
2013-04-16 1 2 18
2013-04-17 9 15 1
2013-04-18 16 7 17
Update : Wenn keine besonderen Anforderungen bestehen, wird dringend empfohlen, loc zu verwenden und [] so wenig wie möglich zu verwenden möglich, da loc in DataFrame verwendet wird. Probleme mit der verketteten Indizierung werden bei der Neuzuweisung vermieden, und der Compiler gibt wahrscheinlich eine Warnung zu SettingWithCopy aus, wenn er [] verwendet.
Einzelheiten finden Sie in der offiziellen Dokumentation: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#indexing-view-versus-copy
iloc
Wenn loc entsprechend dem Wert des Index ausgewählt wird, dann wird iloc entsprechend der Position des Index ausgewählt. iloc kümmert sich nicht um den spezifischen Wert des Index, sondern nur um die Position. Daher können bei Verwendung von iloc nur numerische Werte in eckigen Klammern verwendet werden.
# 行选择 In [17]: data_fecha[10: 15] Out[17]: rnd_1 rnd_2 rnd_3 fecha 2012-04-20 14 6 14 2012-04-21 19 14 16 2012-04-22 2 6 12 2012-04-23 15 8 18 2012-04-24 13 8 18 # 列选择 In [18]: data_fecha.iloc[:,[1,2]].head() Out[18]: rnd_2 rnd_3 fecha 2012-04-10 17 12 2012-04-11 16 3 2012-04-12 6 1 2012-04-13 16 7 2012-04-14 17 7 # 切片选择 In [19]: data_fecha.iloc[[1,12,34],[0,2]] Out[19]: rnd_1 rnd_3 fecha 2012-04-11 1 3 2012-04-22 2 12 2012-05-14 17 10
at
at ähnelt loc, hat aber eine schnellere Datenzugriffsgeschwindigkeit als loc und nur ein einzelnes Element kann auf mehrere Elemente zugegriffen werden kann, auf mehrere Elemente kann jedoch nicht zugegriffen werden.
In [20]: timeit data_fecha.at[fecha_1,'rnd_1'] The slowest run took 3783.11 times longer than the fastest. This could mean that an intermediate result is being cached. 100000 loops, best of 3: 11.3 µs per loop In [21]: timeit data_fecha.loc[fecha_1,'rnd_1'] The slowest run took 121.24 times longer than the fastest. This could mean that an intermediate result is being cached. 10000 loops, best of 3: 192 µs per loop In [22]: data_fecha.at[fecha_1,'rnd_1'] Out[22]: 17
iat
iats Beziehung zu iloc ist wie die Beziehung von at zu loc, was eine schnellere indexbasierte Positionsauswahlmethode ist , wie at, kann nur auf ein einzelnes Element zugreifen.
In [23]: data_fecha.iat[1,0] Out[23]: 1 In [24]: timeit data_fecha.iat[1,0] The slowest run took 6.23 times longer than the fastest. This could mean that an intermediate result is being cached. 100000 loops, best of 3: 8.77 µs per loop In [25]: timeit data_fecha.iloc[1,0] 10000 loops, best of 3: 158 µs per loop
ix
Die oben genannten Methoden erfordern alle, dass der Rang der Abfrage im Index steht, oder die Position nicht den Längenbereich überschreiten, während ix es Ihnen ermöglicht, Daten abzurufen, die nicht im DataFrame-Index enthalten sind.
In [28]: date_1 = dt.datetime(2013, 1, 10, 8, 30) ...: date_2 = dt.datetime(2013, 1, 13, 4, 20) ...: ...: # 生成切片数据 ...: data_fecha.ix[date_1: date_2] Out[28]: rnd_1 rnd_2 rnd_3 fecha 2013-01-11 19 17 19 2013-01-12 10 9 17 2013-01-13 15 3 10
Wie im obigen Beispiel gezeigt, wurde der 10. Januar 2013 nicht ausgewählt, da dieser Zeitpunkt als 0:00 Uhr angesehen wird, was vor 8:30 Uhr liegt.
Ich glaube, dass Sie die Methode beherrschen, nachdem Sie den Fall in diesem Artikel gelesen haben. Weitere spannende Informationen finden Sie in anderen verwandten Artikeln auf der chinesischen PHP-Website.
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