索引和选择数据# pandas 对象中的轴标签信息有多种用途： 使用已知指标识别数据（即提供元数据），这对于分析、可视化和交互式控制台显示很重要。 启用自动且显式的数据对齐。 允许直观地获取和设置数据集的子集。 在本节中，我们将重点关注最后一点：即如何对 pandas 对象进行切片、切块以及一般获取和设置子集。主要重点将放在 Series 和 DataFrame 上，因为它们在该领域受到了更多的开发关注。 笔记 Python 和 NumPy 索引运算符[]和属性运算符. 可以在各种用例中快速轻松地访问 pandas 数据结构。这使得交互式工作变得直观，因为如果您已经知道如何处理 Python 字典和 NumPy 数组，则几乎不需要学习什么新东西。然而，由于事先不知道要访问的数据类型，因此直接使用标准运算符存在一些优化限制。对于生产代码，我们建议您利用本章中介绍的优化的 pandas 数据访问方法。 警告 对于设置操作是否返回副本或引用可以取决于上下文。有时会出现这种情况，应该避免这种情况。请参阅返回视图与副本。chained assignment 请参阅多重索引/高级索引以MultiIndex获取更多高级索引文档。 请参阅食谱了解一些高级策略。 索引的不同选择# 对象选择已添加了许多用户请求的附加内容，以支持更明确的基于位置的索引。 pandas 现在支持三种类型的多轴索引。 .loc主要基于标签，但也可以与布尔数组一起使用。当找不到项目时.loc会引发。KeyError允许的输入有： 单个标签，例如5or 'a'（请注意，它5被解释为 索引的标签。此用途不是沿索引的整数位置。）。 标签列表或数组。['a', 'b', 'c'] 带有标签的切片对象'a':'f'（请注意，与通常的 Python 切片相反，当索引中存在时，起始点和终止点都包含在内！请参阅使用标签切片 和包含端点。） 布尔数组（任何NA值都将被视为False）。 callable具有一个参数（调用 Series 或 DataFrame）并返回索引有效输出（上述之一）的函数。 行（和列）索引的元组，其元素是上述输入之一。 更多信息请参见按标签选择。 .iloc主要是基于整数位置（从轴0到 length-1轴），但也可以与布尔数组一起使用。如果请求的索引器越界，.iloc则会引发该错误，但允许越界索引的切片索引器除外。 （这符合 Python/NumPy切片 语义）。允许的输入有：IndexError 一个整数，例如5。 整数列表或数组。[4, 3, 0] 带有 int 的切片对象1:7。 布尔数组（任何NA值都将被视为False）。 callable具有一个参数（调用 Series 或 DataFrame）并返回索引有效输出（上述之一）的函数。 行（和列）索引的元组，其元素是上述输入之一。 请参阅按位置选择、 高级索引和高级层次结构了解更多信息。 .loc、.iloc、 以及[]索引也可以接受 acallable作为索引器。请参阅通过可调用选择来了解更多信息。 笔记 将元组键解构为行（和列）索引发生 在应用可调用对象之前，因此您无法从可调用对象返回元组来索引行和列。 从具有多轴选择的对象获取值使用以下表示法（.loc作为示例，但以下内容.iloc也适用）。任何轴访问器都可以是空切片:。规范中遗漏的轴被假定为:，例如，p.loc['a']相当于 。p.loc['a', :] 对象类型 索引器 系列 s.loc[indexer] 数据框 df.loc[row_indexer,column_indexer] 基本＃ 正如上一节介绍数据结构时提到的，索引的主要功能[]（__getitem__ 对于那些熟悉在 Python 中实现类行为的人来说）是选择低维切片。下表显示了使用 索引 pandas 对象时的返回类型值[]： 对象类型 选择 返回值类型 系列 series[label] 标量值 数据框 frame[colname] Series对应于colname 这里我们构建一个简单的时间序列数据集来用于说明索引功能： In [1]: dates = pd.date_range('1/1/2000', periods=8) In [2]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(8, 4), ...: index=dates, columns=['A', 'B', 'C', 'D']) ...: In [3]: df Out[3]: A B C D 2000-01-01 0.469112 -0.282863 -1.509059 -1.135632 2000-01-02 1.212112 -0.173215 0.119209 -1.044236 2000-01-03 -0.861849 -2.104569 -0.494929 1.071804 2000-01-04 0.721555 -0.706771 -1.039575 0.271860 2000-01-05 -0.424972 0.567020 0.276232 -1.087401 2000-01-06 -0.673690 0.113648 -1.478427 0.524988 2000-01-07 0.404705 0.577046 -1.715002 -1.039268 2000-01-08 -0.370647 -1.157892 -1.344312 0.844885 笔记 除非特别说明，否则任何索引功能都不是特定于时间序列的。 因此，如上所述，我们使用最基本的索引[]： In [4]: s = df['A'] In [5]: s[dates[5]] Out[5]: -0.6736897080883706 您可以传递列列表以[]按该顺序选择列。如果 DataFrame 中不包含列，则会引发异常。也可以这样设置多列： In [6]: df Out[6]: A B C D 2000-01-01 0.469112 -0.282863 -1.509059 -1.135632 2000-01-02 1.212112 -0.173215 0.119209 -1.044236 2000-01-03 -0.861849 -2.104569 -0.494929 1.071804 2000-01-04 0.721555 -0.706771 -1.039575 0.271860 2000-01-05 -0.424972 0.567020 0.276232 -1.087401 2000-01-06 -0.673690 0.113648 -1.478427 0.524988 2000-01-07 0.404705 0.577046 -1.715002 -1.039268 2000-01-08 -0.370647 -1.157892 -1.344312 0.844885 In [7]: df[['B', 'A']] = df[['A', 'B']] In [8]: df Out[8]: A B C D 2000-01-01 -0.282863 0.469112 -1.509059 -1.135632 2000-01-02 -0.173215 1.212112 0.119209 -1.044236 2000-01-03 -2.104569 -0.861849 -0.494929 1.071804 2000-01-04 -0.706771 0.721555 -1.039575 0.271860 2000-01-05 0.567020 -0.424972 0.276232 -1.087401 2000-01-06 0.113648 -0.673690 -1.478427 0.524988 2000-01-07 0.577046 0.404705 -1.715002 -1.039268 2000-01-08 -1.157892 -0.370647 -1.344312 0.844885 您可能会发现这对于将转换（就地）应用于列的子集很有用。 警告 Seriespandas 在设置和DataFrame时对齐所有轴.loc。 这不会修改，df因为列对齐是在赋值之前。 In [9]: df[['A', 'B']] Out[9]: A B 2000-01-01 -0.282863 0.469112 2000-01-02 -0.173215 1.212112 2000-01-03 -2.104569 -0.861849 2000-01-04 -0.706771 0.721555 2000-01-05 0.567020 -0.424972 2000-01-06 0.113648 -0.673690 2000-01-07 0.577046 0.404705 2000-01-08 -1.157892 -0.370647 In [10]: df.loc[:, ['B', 'A']] = df[['A', 'B']] In [11]: df[['A', 'B']] Out[11]: A B 2000-01-01 -0.282863 0.469112 2000-01-02 -0.173215 1.212112 2000-01-03 -2.104569 -0.861849 2000-01-04 -0.706771 0.721555 2000-01-05 0.567020 -0.424972 2000-01-06 0.113648 -0.673690 2000-01-07 0.577046 0.404705 2000-01-08 -1.157892 -0.370647 交换列值的正确方法是使用原始值： In [12]: df.loc[:, ['B', 'A']] = df[['A', 'B']].to_numpy() In [13]: df[['A', 'B']] Out[13]: A B 2000-01-01 0.469112 -0.282863 2000-01-02 1.212112 -0.173215 2000-01-03 -0.861849 -2.104569 2000-01-04 0.721555 -0.706771 2000-01-05 -0.424972 0.567020 2000-01-06 -0.673690 0.113648 2000-01-07 0.404705 0.577046 2000-01-08 -0.370647 -1.157892 Series但是，pandas 在设置和DataFramefrom时不会对齐 AXES，.iloc 因为它.iloc是按位置操作的。 这将会修改，df因为在赋值之前未完成列对齐。 In [14]: df[['A', 'B']] Out[14]: A B 2000-01-01 0.469112 -0.282863 2000-01-02 1.212112 -0.173215 2000-01-03 -0.861849 -2.104569 2000-01-04 0.721555 -0.706771 2000-01-05 -0.424972 0.567020 2000-01-06 -0.673690 0.113648 2000-01-07 0.404705 0.577046 2000-01-08 -0.370647 -1.157892 In [15]: df.iloc[:, [1, 0]] = df[['A', 'B']] In [16]: df[['A','B']] Out[16]: A B 2000-01-01 -0.282863 0.469112 2000-01-02 -0.173215 1.212112 2000-01-03 -2.104569 -0.861849 2000-01-04 -0.706771 0.721555 2000-01-05 0.567020 -0.424972 2000-01-06 0.113648 -0.673690 2000-01-07 0.577046 0.404705 2000-01-08 -1.157892 -0.370647 属性访问# 您可以直接将 a 上的索引Series或 a 上的列DataFrame作为属性访问： In [17]: sa = pd.Series([1, 2, 3], index=list('abc')) In [18]: dfa = df.copy() In [19]: sa.b Out[19]: 2 In [20]: dfa.A Out[20]: 2000-01-01 -0.282863 2000-01-02 -0.173215 2000-01-03 -2.104569 2000-01-04 -0.706771 2000-01-05 0.567020 2000-01-06 0.113648 2000-01-07 0.577046 2000-01-08 -1.157892 Freq: D, Name: A, dtype: float64 In [21]: sa.a = 5 In [22]: sa Out[22]: a 5 b 2 c 3 dtype: int64 In [23]: dfa.A = list(range(len(dfa.index))) # ok if A already exists In [24]: dfa Out[24]: A B C D 2000-01-01 0 0.469112 -1.509059 -1.135632 2000-01-02 1 1.212112 0.119209 -1.044236 2000-01-03 2 -0.861849 -0.494929 1.071804 2000-01-04 3 0.721555 -1.039575 0.271860 2000-01-05 4 -0.424972 0.276232 -1.087401 2000-01-06 5 -0.673690 -1.478427 0.524988 2000-01-07 6 0.404705 -1.715002 -1.039268 2000-01-08 7 -0.370647 -1.344312 0.844885 In [25]: dfa['A'] = list(range(len(dfa.index))) # use this form to create a new column In [26]: dfa Out[26]: A B C D 2000-01-01 0 0.469112 -1.509059 -1.135632 2000-01-02 1 1.212112 0.119209 -1.044236 2000-01-03 2 -0.861849 -0.494929 1.071804 2000-01-04 3 0.721555 -1.039575 0.271860 2000-01-05 4 -0.424972 0.276232 -1.087401 2000-01-06 5 -0.673690 -1.478427 0.524988 2000-01-07 6 0.404705 -1.715002 -1.039268 2000-01-08 7 -0.370647 -1.344312 0.844885 警告 仅当索引元素是有效的 Python 标识符（例如s.1不允许）时，您才能使用此访问。有关有效标识符的说明，请参阅此处。 s.min如果该属性与现有方法名称冲突，例如不允许，但s['min']可以使用，则该属性将不可用。 同样，如果该属性与以下列表中的任何一个冲突，则该属性将不可用：index、 major_axis、minor_axis、items。 在任何这些情况下，标准索引仍然有效，例如s['1']，，，s['min']并将s['index']访问相应的元素或列。 如果您使用的是 IPython 环境，您还可以使用制表符补全来查看这些可访问的属性。 您还可以将 a 分配dict给 a 的一行DataFrame： In [27]: x = pd.DataFrame({'x': [1, 2, 3], 'y': [3, 4, 5]}) In [28]: x.iloc[1] = {'x': 9, 'y': 99} In [29]: x Out[29]: x y 0 1 3 1 9 99 2 3 5 您可以使用属性访问来修改 Series 的现有元素或 DataFrame 的列，但要小心；如果您尝试使用属性访问来创建新列，它会创建一个新属性而不是新列，这会引发UserWarning： In [30]: df_new = pd.DataFrame({'one': [1., 2., 3.]}) In [31]: df_new.two = [4, 5, 6] In [32]: df_new Out[32]: one 0 1.0 1 2.0 2 3.0 切片范围# 沿任意轴切片范围的最稳健且一致的方法在“按位置选择”部分中详细介绍了该.iloc方法。现在，我们解释使用[]运算符进行切片的语义。 对于 Series，其语法与 ndarray 完全相同，返回值的切片和相应的标签： In [33]: s[:5] Out[33]: 2000-01-01 0.469112 2000-01-02 1.212112 2000-01-03 -0.861849 2000-01-04 0.721555 2000-01-05 -0.424972 Freq: D, Name: A, dtype: float64 In [34]: s[::2] Out[34]: 2000-01-01 0.469112 2000-01-03 -0.861849 2000-01-05 -0.424972 2000-01-07 0.404705 Freq: 2D, Name: A, dtype: float64 In [35]: s[::-1] Out[35]: 2000-01-08 -0.370647 2000-01-07 0.404705 2000-01-06 -0.673690 2000-01-05 -0.424972 2000-01-04 0.721555 2000-01-03 -0.861849 2000-01-02 1.212112 2000-01-01 0.469112 Freq: -1D, Name: A, dtype: float64 请注意，设置也有效： In [36]: s2 = s.copy() In [37]: s2[:5] = 0 In [38]: s2 Out[38]: 2000-01-01 0.000000 2000-01-02 0.000000 2000-01-03 0.000000 2000-01-04 0.000000 2000-01-05 0.000000 2000-01-06 -0.673690 2000-01-07 0.404705 2000-01-08 -0.370647 Freq: D, Name: A, dtype: float64 [] 使用 DataFrame，在切片内部切片行。这在很大程度上是为了方便而提供的，因为这是一种常见的操作。 In [39]: df[:3] Out[39]: A B C D 2000-01-01 -0.282863 0.469112 -1.509059 -1.135632 2000-01-02 -0.173215 1.212112 0.119209 -1.044236 2000-01-03 -2.104569 -0.861849 -0.494929 1.071804 In [40]: df[::-1] Out[40]: A B C D 2000-01-08 -1.157892 -0.370647 -1.344312 0.844885 2000-01-07 0.577046 0.404705 -1.715002 -1.039268 2000-01-06 0.113648 -0.673690 -1.478427 0.524988 2000-01-05 0.567020 -0.424972 0.276232 -1.087401 2000-01-04 -0.706771 0.721555 -1.039575 0.271860 2000-01-03 -2.104569 -0.861849 -0.494929 1.071804 2000-01-02 -0.173215 1.212112 0.119209 -1.044236 2000-01-01 -0.282863 0.469112 -1.509059 -1.135632 按标签选择# 警告 对于设置操作是否返回副本或引用可以取决于上下文。有时会出现这种情况，应该避免这种情况。请参阅返回视图与副本。chained assignment 警告 .loc当您提供与索引类型不兼容（或可转换）的切片器时，它是严格的。例如在 a 中使用整数DatetimeIndex。这些将引发TypeError. In [41]: dfl = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 4), ....: columns=list('ABCD'), ....: index=pd.date_range('20130101', periods=5)) ....: In [42]: dfl Out[42]: A B C D 2013-01-01 1.075770 -0.109050 1.643563 -1.469388 2013-01-02 0.357021 -0.674600 -1.776904 -0.968914 2013-01-03 -1.294524 0.413738 0.276662 -0.472035 2013-01-04 -0.013960 -0.362543 -0.006154 -0.923061 2013-01-05 0.895717 0.805244 -1.206412 2.565646 In [43]: dfl.loc[2:3] --------------------------------------------------------------------------- TypeError Traceback (most recent call last) Cell In[43], line 1 ----> 1 dfl.loc[2:3] File ~/work/pandas/pandas/pandas/core/indexing.py:1191, in _LocationIndexer.__getitem__(self, key) 1189 maybe_callable = com.apply_if_callable(key, self.obj) 1190 maybe_callable = self._check_deprecated_callable_usage(key, maybe_callable) -> 1191 return self._getitem_axis(maybe_callable, axis=axis) File ~/work/pandas/pandas/pandas/core/indexing.py:1411, in _LocIndexer._getitem_axis(self, key, axis) 1409 if isinstance(key, slice): 1410 self._validate_key(key, axis) -> 1411 return self._get_slice_axis(key, axis=axis) 1412 elif com.is_bool_indexer(key): 1413 return self._getbool_axis(key, axis=axis) File ~/work/pandas/pandas/pandas/core/indexing.py:1443, in _LocIndexer._get_slice_axis(self, slice_obj, axis) 1440 return obj.copy(deep=False) 1442 labels = obj._get_axis(axis) -> 1443 indexer = labels.slice_indexer(slice_obj.start, slice_obj.stop, slice_obj.step) 1445 if isinstance(indexer, slice): 1446 return self.obj._slice(indexer, axis=axis) File ~/work/pandas/pandas/pandas/core/indexes/datetimes.py:682, in DatetimeIndex.slice_indexer(self, start, end, step) 674 # GH#33146 if start and end are combinations of str and None and Index is not 675 # monotonic, we can not use Index.slice_indexer because it does not honor the 676 # actual elements, is only searching for start and end 677 if ( 678 check_str_or_none(start) 679 or check_str_or_none(end) 680 or self.is_monotonic_increasing 681 ): --> 682 return Index.slice_indexer(self, start, end, step) 684 mask = np.array(True) 685 in_index = True File ~/work/pandas/pandas/pandas/core/indexes/base.py:6662, in Index.slice_indexer(self, start, end, step) 6618 def slice_indexer( 6619 self, 6620 start: Hashable | None = None, 6621 end: Hashable | None = None, 6622 step: int | None = None, 6623 ) -> slice: 6624 """ 6625 Compute the slice indexer for input labels and step. 6626 (...) 6660 slice(1, 3, None) 6661 """ -> 6662 start_slice, end_slice = self.slice_locs(start, end, step=step) 6664 # return a slice 6665 if not is_scalar(start_slice): File ~/work/pandas/pandas/pandas/core/indexes/base.py:6879, in Index.slice_locs(self, start, end, step) 6877 start_slice = None 6878 if start is not None: -> 6879 start_slice = self.get_slice_bound(start, "left") 6880 if start_slice is None: 6881 start_slice = 0 File ~/work/pandas/pandas/pandas/core/indexes/base.py:6794, in Index.get_slice_bound(self, label, side) 6790 original_label = label 6792 # For datetime indices label may be a string that has to be converted 6793 # to datetime boundary according to its resolution. -> 6794 label = self._maybe_cast_slice_bound(label, side) 6796 # we need to look up the label 6797 try: File ~/work/pandas/pandas/pandas/core/indexes/datetimes.py:642, in DatetimeIndex._maybe_cast_slice_bound(self, label, side) 637 if isinstance(label, dt.date) and not isinstance(label, dt.datetime): 638 # Pandas supports slicing with dates, treated as datetimes at midnight. 639 # https://github.com/pandas-dev/pandas/issues/31501 640 label = Timestamp(label).to_pydatetime() --> 642 label = super()._maybe_cast_slice_bound(label, side) 643 self._data._assert_tzawareness_compat(label) 644 return Timestamp(label) File ~/work/pandas/pandas/pandas/core/indexes/datetimelike.py:378, in DatetimeIndexOpsMixin._maybe_cast_slice_bound(self, label, side) 376 return lower if side == "left" else upper 377 elif not isinstance(label, self._data._recognized_scalars): --> 378 self._raise_invalid_indexer("slice", label) 380 return label File ~/work/pandas/pandas/pandas/core/indexes/base.py:4301, in Index._raise_invalid_indexer(self, form, key, reraise) 4299 if reraise is not lib.no_default: 4300 raise TypeError(msg) from reraise -> 4301 raise TypeError(msg) TypeError: cannot do slice indexing on DatetimeIndex with these indexers [2] of type int 切片中的字符串可以转换为索引的类型并导致自然切片。 In [44]: dfl.loc['20130102':'20130104'] Out[44]: A B C D 2013-01-02 0.357021 -0.674600 -1.776904 -0.968914 2013-01-03 -1.294524 0.413738 0.276662 -0.472035 2013-01-04 -0.013960 -0.362543 -0.006154 -0.923061 pandas 提供了一套方法来实现纯粹基于标签的索引。这是一个严格的基于包含的协议。要求的每个标签都必须在索引中，否则KeyError将引发 a 。切片时，如果索引中存在，则包含开始边界和停止边界。整数是有效的标签，但它们指的是标签而不是位置。 属性.loc是主要的访问方法。以下是有效的输入： 单个标签，例如5or 'a'（请注意，它5被解释为索引的标签。此用途不是沿索引的整数位置。）。 标签列表或数组。['a', 'b', 'c'] 带有标签的切片对象'a':'f'（请注意，与通常的 Python 切片相反，当索引中存在时，起始点和终止点都包含在内！请参阅使用标签切片。 一个布尔数组。 A callable，请参阅按可调用选择。 In [45]: s1 = pd.Series(np.random.randn(6), index=list('abcdef')) In [46]: s1 Out[46]: a 1.431256 b 1.340309 c -1.170299 d -0.226169 e 0.410835 f 0.813850 dtype: float64 In [47]: s1.loc['c':] Out[47]: c -1.170299 d -0.226169 e 0.410835 f 0.813850 dtype: float64 In [48]: s1.loc['b'] Out[48]: 1.3403088497993827 请注意，设置也有效： In [49]: s1.loc['c':] = 0 In [50]: s1 Out[50]: a 1.431256 b 1.340309 c 0.000000 d 0.000000 e 0.000000 f 0.000000 dtype: float64 使用数据框： In [51]: df1 = pd.DataFrame(np.random.randn(6, 4), ....: index=list('abcdef'), ....: columns=list('ABCD')) ....: In [52]: df1 Out[52]: A B C D a 0.132003 -0.827317 -0.076467 -1.187678 b 1.130127 -1.436737 -1.413681 1.607920 c 1.024180 0.569605 0.875906 -2.211372 d 0.974466 -2.006747 -0.410001 -0.078638 e 0.545952 -1.219217 -1.226825 0.769804 f -1.281247 -0.727707 -0.121306 -0.097883 In [53]: df1.loc[['a', 'b', 'd'], :] Out[53]: A B C D a 0.132003 -0.827317 -0.076467 -1.187678 b 1.130127 -1.436737 -1.413681 1.607920 d 0.974466 -2.006747 -0.410001 -0.078638 通过标签切片访问： In [54]: df1.loc['d':, 'A':'C'] Out[54]: A B C d 0.974466 -2.006747 -0.410001 e 0.545952 -1.219217 -1.226825 f -1.281247 -0.727707 -0.121306 要使用标签获取横截面（相当于df.xs('a')）： In [55]: df1.loc['a'] Out[55]: A 0.132003 B -0.827317 C -0.076467 D -1.187678 Name: a, dtype: float64 使用布尔数组获取值： In [56]: df1.loc['a'] > 0 Out[56]: A True B False C False D False Name: a, dtype: bool In [57]: df1.loc[:, df1.loc['a'] > 0] Out[57]: A a 0.132003 b 1.130127 c 1.024180 d 0.974466 e 0.545952 f -1.281247 布尔数组中的 NA 值传播为False： In [58]: mask = pd.array([True, False, True, False, pd.NA, False], dtype="boolean") In [59]: mask Out[59]: <BooleanArray> [True, False, True, False, <NA>, False] Length: 6, dtype: boolean In [60]: df1[mask] Out[60]: A B C D a 0.132003 -0.827317 -0.076467 -1.187678 c 1.024180 0.569605 0.875906 -2.211372 为了显式获取值： # this is also equivalent to ``df1.at['a','A']`` In [61]: df1.loc['a', 'A'] Out[61]: 0.13200317033032932 带标签切片# 与切片一起使用时.loc，如果索引中同时存在开始和停止标签，则返回位于两者之间（包括它们）的元素： In [62]: s = pd.Series(list('abcde'), index=[0, 3, 2, 5, 4]) In [63]: s.loc[3:5] Out[63]: 3 b 2 c 5 d dtype: object 如果两者中至少有一个不存在，但索引已排序，并且可以与开始和停止标签进行比较，则通过选择排名在两者之间的标签，切片仍将按预期工作： In [64]: s.sort_index() Out[64]: 0 a 2 c 3 b 4 e 5 d dtype: object In [65]: s.sort_index().loc[1:6] Out[65]: 2 c 3 b 4 e 5 d dtype: object 但是，如果两者中至少有一个不存在并且索引未排序，则会引发错误（因为否则计算量会很大，并且对于混合类型索引可能不明确）。例如，在上面的例子中，s.loc[1:6]会引发KeyError. 有关此行为背后的基本原理，请参阅 端点具有包容性。 In [66]: s = pd.Series(list('abcdef'), index=[0, 3, 2, 5, 4, 2]) In [67]: s.loc[3:5] Out[67]: 3 b 2 c 5 d dtype: object 此外，如果索引具有重复的标签，并且开始或停止标签重复，则会引发错误。例如，在上面的例子中，s.loc[2:5]会引发一个KeyError. 有关重复标签的更多信息，请参阅 重复标签。 按位置#选择 警告 对于设置操作是否返回副本或引用可以取决于上下文。有时会出现这种情况，应该避免这种情况。请参阅返回视图与副本。chained assignment pandas 提供了一套方法来获得纯粹基于整数的索引。语义紧密遵循 Python 和 NumPy 切片。这些都是0-based索引。切片时，包含起始边界，而排除上限。尝试使用非整数，即使是有效的标签也会引发IndexError. 属性.iloc是主要的访问方法。以下是有效的输入： 一个整数，例如5。 整数列表或数组。[4, 3, 0] 带有 int 的切片对象1:7。 一个布尔数组。 A callable，请参阅按可调用选择。 行（和列）索引的元组，其元素是上述类型之一。 In [68]: s1 = pd.Series(np.random.randn(5), index=list(range(0, 10, 2))) In [69]: s1 Out[69]: 0 0.695775 2 0.341734 4 0.959726 6 -1.110336 8 -0.619976 dtype: float64 In [70]: s1.iloc[:3] Out[70]: 0 0.695775 2 0.341734 4 0.959726 dtype: float64 In [71]: s1.iloc[3] Out[71]: -1.110336102891167 请注意，设置也有效： In [72]: s1.iloc[:3] = 0 In [73]: s1 Out[73]: 0 0.000000 2 0.000000 4 0.000000 6 -1.110336 8 -0.619976 dtype: float64 使用数据框： In [74]: df1 = pd.DataFrame(np.random.randn(6, 4), ....: index=list(range(0, 12, 2)), ....: columns=list(range(0, 8, 2))) ....: In [75]: df1 Out[75]: 0 2 4 6 0 0.149748 -0.732339 0.687738 0.176444 2 0.403310 -0.154951 0.301624 -2.179861 4 -1.369849 -0.954208 1.462696 -1.743161 6 -0.826591 -0.345352 1.314232 0.690579 8 0.995761 2.396780 0.014871 3.357427 10 -0.317441 -1.236269 0.896171 -0.487602 通过整数切片选择： In [76]: df1.iloc[:3] Out[76]: 0 2 4 6 0 0.149748 -0.732339 0.687738 0.176444 2 0.403310 -0.154951 0.301624 -2.179861 4 -1.369849 -0.954208 1.462696 -1.743161 In [77]: df1.iloc[1:5, 2:4] Out[77]: 4 6 2 0.301624 -2.179861 4 1.462696 -1.743161 6 1.314232 0.690579 8 0.014871 3.357427 通过整数列表选择： In [78]: df1.iloc[[1, 3, 5], [1, 3]] Out[78]: 2 6 2 -0.154951 -2.179861 6 -0.345352 0.690579 10 -1.236269 -0.487602 In [79]: df1.iloc[1:3, :] Out[79]: 0 2 4 6 2 0.403310 -0.154951 0.301624 -2.179861 4 -1.369849 -0.954208 1.462696 -1.743161 In [80]: df1.iloc[:, 1:3] Out[80]: 2 4 0 -0.732339 0.687738 2 -0.154951 0.301624 4 -0.954208 1.462696 6 -0.345352 1.314232 8 2.396780 0.014871 10 -1.236269 0.896171 # this is also equivalent to ``df1.iat[1,1]`` In [81]: df1.iloc[1, 1] Out[81]: -0.1549507744249032 要使用整数位置获取横截面（相当于df.xs(1)）： In [82]: df1.iloc[1] Out[82]: 0 0.403310 2 -0.154951 4 0.301624 6 -2.179861 Name: 2, dtype: float64 超出范围的切片索引会像在 Python/NumPy 中一样得到妥善处理。 # these are allowed in Python/NumPy. In [83]: x = list('abcdef') In [84]: x Out[84]: ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f'] In [85]: x[4:10] Out[85]: ['e', 'f'] In [86]: x[8:10] Out[86]: [] In [87]: s = pd.Series(x) In [88]: s Out[88]: 0 a 1 b 2 c 3 d 4 e 5 f dtype: object In [89]: s.iloc[4:10] Out[89]: 4 e 5 f dtype: object In [90]: s.iloc[8:10] Out[90]: Series([], dtype: object) 请注意，使用超出范围的切片可能会导致空轴（例如返回空的 DataFrame）。 In [91]: dfl = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 2), columns=list('AB')) In [92]: dfl Out[92]: A B 0 -0.082240 -2.182937 1 0.380396 0.084844 2 0.432390 1.519970 3 -0.493662 0.600178 4 0.274230 0.132885 In [93]: dfl.iloc[:, 2:3] Out[93]: Empty DataFrame Columns: [] Index: [0, 1, 2, 3, 4] In [94]: dfl.iloc[:, 1:3] Out[94]: B 0 -2.182937 1 0.084844 2 1.519970 3 0.600178 4 0.132885 In [95]: dfl.iloc[4:6] Out[95]: A B 4 0.27423 0.132885 超出范围的单个索引器将引发IndexError.任何元素超出范围的索引器列表都会引发 IndexError. In [96]: dfl.iloc[[4, 5, 6]] --------------------------------------------------------------------------- IndexError Traceback (most recent call last) File ~/work/pandas/pandas/pandas/core/indexing.py:1714, in _iLocIndexer._get_list_axis(self, key, axis) 1713 try: -> 1714 return self.obj._take_with_is_copy(key, axis=axis) 1715 except IndexError as err: 1716 # re-raise with different error message, e.g. test_getitem_ndarray_3d File ~/work/pandas/pandas/pandas/core/generic.py:4153, in NDFrame._take_with_is_copy(self, indices, axis) 4144 """ 4145 Internal version of the `take` method that sets the `_is_copy` 4146 attribute to keep track of the parent dataframe (using in indexing (...) 4151 See the docstring of `take` for full explanation of the parameters. 4152 """ -> 4153 result = self.take(indices=indices, axis=axis) 4154 # Maybe set copy if we didn't actually change the index. File ~/work/pandas/pandas/pandas/core/generic.py:4133, in NDFrame.take(self, indices, axis, **kwargs) 4129 indices = np.arange( 4130 indices.start, indices.stop, indices.step, dtype=np.intp 4131 ) -> 4133 new_data = self._mgr.take( 4134 indices, 4135 axis=self._get_block_manager_axis(axis), 4136 verify=True, 4137 ) 4138 return self._constructor_from_mgr(new_data, axes=new_data.axes).__finalize__( 4139 self, method="take" 4140 ) File ~/work/pandas/pandas/pandas/core/internals/managers.py:891, in BaseBlockManager.take(self, indexer, axis, verify) 890 n = self.shape[axis] --> 891 indexer = maybe_convert_indices(indexer, n, verify=verify) 893 new_labels = self.axes[axis].take(indexer) File ~/work/pandas/pandas/pandas/core/indexers/utils.py:282, in maybe_convert_indices(indices, n, verify) 281 if mask.any(): --> 282 raise IndexError("indices are out-of-bounds") 283 return indices IndexError: indices are out-of-bounds The above exception was the direct cause of the following exception: IndexError Traceback (most recent call last) Cell In[96], line 1 ----> 1 dfl.iloc[[4, 5, 6]] File ~/work/pandas/pandas/pandas/core/indexing.py:1191, in _LocationIndexer.__getitem__(self, key) 1189 maybe_callable = com.apply_if_callable(key, self.obj) 1190 maybe_callable = self._check_deprecated_callable_usage(key, maybe_callable) -> 1191 return self._getitem_axis(maybe_callable, axis=axis) File ~/work/pandas/pandas/pandas/core/indexing.py:1743, in _iLocIndexer._getitem_axis(self, key, axis) 1741 # a list of integers 1742 elif is_list_like_indexer(key): -> 1743 return self._get_list_axis(key, axis=axis) 1745 # a single integer 1746 else: 1747 key = item_from_zerodim(key) File ~/work/pandas/pandas/pandas/core/indexing.py:1717, in _iLocIndexer._get_list_axis(self, key, axis) 1714 return self.obj._take_with_is_copy(key, axis=axis) 1715 except IndexError as err: 1716 # re-raise with different error message, e.g. test_getitem_ndarray_3d -> 1717 raise IndexError("positional indexers are out-of-bounds") from err IndexError: positional indexers are out-of-bounds In [97]: dfl.iloc[:, 4] --------------------------------------------------------------------------- IndexError Traceback (most recent call last) Cell In[97], line 1 ----> 1 dfl.iloc[:, 4] File ~/work/pandas/pandas/pandas/core/indexing.py:1184, in _LocationIndexer.__getitem__(self, key) 1182 if self._is_scalar_access(key): 1183 return self.obj._get_value(*key, takeable=self._takeable) -> 1184 return self._getitem_tuple(key) 1185 else: 1186 # we by definition only have the 0th axis 1187 axis = self.axis or 0 File ~/work/pandas/pandas/pandas/core/indexing.py:1690, in _iLocIndexer._getitem_tuple(self, tup) 1689 def _getitem_tuple(self, tup: tuple): -> 1690 tup = self._validate_tuple_indexer(tup) 1691 with suppress(IndexingError): 1692 return self._getitem_lowerdim(tup) File ~/work/pandas/pandas/pandas/core/indexing.py:966, in _LocationIndexer._validate_tuple_indexer(self, key) 964 for i, k in enumerate(key): 965 try: --> 966 self._validate_key(k, i) 967 except ValueError as err: 968 raise ValueError( 969 "Location based indexing can only have " 970 f"[{self._valid_types}] types" 971 ) from err File ~/work/pandas/pandas/pandas/core/indexing.py:1592, in _iLocIndexer._validate_key(self, key, axis) 1590 return 1591 elif is_integer(key): -> 1592 self._validate_integer(key, axis) 1593 elif isinstance(key, tuple): 1594 # a tuple should already have been caught by this point 1595 # so don't treat a tuple as a valid indexer 1596 raise IndexingError("Too many indexers") File ~/work/pandas/pandas/pandas/core/indexing.py:1685, in _iLocIndexer._validate_integer(self, key, axis) 1683 len_axis = len(self.obj._get_axis(axis)) 1684 if key >= len_axis or key < -len_axis: -> 1685 raise IndexError("single positional indexer is out-of-bounds") IndexError: single positional indexer is out-of-bounds 通过可调用#进行选择 .loc、.iloc、 以及[]索引也可以接受 acallable作为索引器。必须callable是一个带有一个参数（调用 Series 或 DataFrame）的函数，该函数返回有效的索引输出。 笔记 对于.iloc索引，不支持从可调用对象返回元组，因为行和列索引的元组解构发生在应用可调用对象之前。 In [98]: df1 = pd.DataFrame(np.random.randn(6, 4), ....: index=list('abcdef'), ....: columns=list('ABCD')) ....: In [99]: df1 Out[99]: A B C D a -0.023688 2.410179 1.450520 0.206053 b -0.251905 -2.213588 1.063327 1.266143 c 0.299368 -0.863838 0.408204 -1.048089 d -0.025747 -0.988387 0.094055 1.262731 e 1.289997 0.082423 -0.055758 0.536580 f -0.489682 0.369374 -0.034571 -2.484478 In [100]: df1.loc[lambda df: df['A'] > 0, :] Out[100]: A B C D c 0.299368 -0.863838 0.408204 -1.048089 e 1.289997 0.082423 -0.055758 0.536580 In [101]: df1.loc[:, lambda df: ['A', 'B']] Out[101]: A B a -0.023688 2.410179 b -0.251905 -2.213588 c 0.299368 -0.863838 d -0.025747 -0.988387 e 1.289997 0.082423 f -0.489682 0.369374 In [102]: df1.iloc[:, lambda df: [0, 1]] Out[102]: A B a -0.023688 2.410179 b -0.251905 -2.213588 c 0.299368 -0.863838 d -0.025747 -0.988387 e 1.289997 0.082423 f -0.489682 0.369374 In [103]: df1[lambda df: df.columns[0]] Out[103]: a -0.023688 b -0.251905 c 0.299368 d -0.025747 e 1.289997 f -0.489682 Name: A, dtype: float64 您可以在Series. In [104]: df1['A'].loc[lambda s: s > 0] Out[104]: c 0.299368 e 1.289997 Name: A, dtype: float64 使用这些方法/索引器，您可以链接数据选择操作，而无需使用临时变量。 In [105]: bb = pd.read_csv('data/baseball.csv', index_col='id') In [106]: (bb.groupby(['year', 'team']).sum(numeric_only=True) .....: .loc[lambda df: df['r'] > 100]) .....: Out[106]: stint g ab r h X2b ... so ibb hbp sh sf gidp year team ... 2007 CIN 6 379 745 101 203 35 ... 127.0 14.0 1.0 1.0 15.0 18.0 DET 5 301 1062 162 283 54 ... 176.0 3.0 10.0 4.0 8.0 28.0 HOU 4 311 926 109 218 47 ... 212.0 3.0 9.0 16.0 6.0 17.0 LAN 11 413 1021 153 293 61 ... 141.0 8.0 9.0 3.0 8.0 29.0 NYN 13 622 1854 240 509 101 ... 310.0 24.0 23.0 18.0 15.0 48.0 SFN 5 482 1305 198 337 67 ... 188.0 51.0 8.0 16.0 6.0 41.0 TEX 2 198 729 115 200 40 ... 140.0 4.0 5.0 2.0 8.0 16.0 TOR 4 459 1408 187 378 96 ... 265.0 16.0 12.0 4.0 16.0 38.0 [8 rows x 18 columns] 结合位置索引和基于标签的索引# 如果您希望从“A”列中的索引获取第 0 个和第 2 个元素，您可以执行以下操作： In [107]: dfd = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], .....: 'B': [4, 5, 6]}, .....: index=list('abc')) .....: In [108]: dfd Out[108]: A B a 1 4 b 2 5 c 3 6 In [109]: dfd.loc[dfd.index[[0, 2]], 'A'] Out[109]: a 1 c 3 Name: A, dtype: int64 这也可以使用 来表达.iloc，通过显式获取索引器上的位置，并使用 位置索引来选择事物。 In [110]: dfd.iloc[[0, 2], dfd.columns.get_loc('A')] Out[110]: a 1 c 3 Name: A, dtype: int64 要获取多个索引器，请使用.get_indexer： In [111]: dfd.iloc[[0, 2], dfd.columns.get_indexer(['A', 'B'])] Out[111]: A B a 1 4 c 3 6 重新索引# 实现选择可能未找到的元素的惯用方法是通过.reindex()。另请参阅有关重新索引的部分。 In [112]: s = pd.Series([1, 2, 3]) In [113]: s.reindex([1, 2, 3]) Out[113]: 1 2.0 2 3.0 3 NaN dtype: float64 或者，如果您只想选择有效的键，以下是惯用且高效的；它保证保留选择的数据类型。 In [114]: labels = [1, 2, 3] In [115]: s.loc[s.index.intersection(labels)] Out[115]: 1 2 2 3 dtype: int64 拥有重复的索引将会引发.reindex()： In [116]: s = pd.Series(np.arange(4), index=['a', 'a', 'b', 'c']) In [117]: labels = ['c', 'd'] In [118]: s.reindex(labels) --------------------------------------------------------------------------- ValueError Traceback (most recent call last) Cell In[118], line 1 ----> 1 s.reindex(labels) File ~/work/pandas/pandas/pandas/core/series.py:5153, in Series.reindex(self, index, axis, method, copy, level, fill_value, limit, tolerance) 5136 @doc( 5137 NDFrame.reindex, # type: ignore[has-type] 5138 klass=_shared_doc_kwargs["klass"], (...) 5151 tolerance=None, 5152 ) -> Series: -> 5153 return super().reindex( 5154 index=index, 5155 method=method, 5156 copy=copy, 5157 level=level, 5158 fill_value=fill_value, 5159 limit=limit, 5160 tolerance=tolerance, 5161 ) File ~/work/pandas/pandas/pandas/core/generic.py:5610, in NDFrame.reindex(self, labels, index, columns, axis, method, copy, level, fill_value, limit, tolerance) 5607 return self._reindex_multi(axes, copy, fill_value) 5609 # perform the reindex on the axes -> 5610 return self._reindex_axes( 5611 axes, level, limit, tolerance, method, fill_value, copy 5612 ).__finalize__(self, method="reindex") File ~/work/pandas/pandas/pandas/core/generic.py:5633, in NDFrame._reindex_axes(self, axes, level, limit, tolerance, method, fill_value, copy) 5630 continue 5632 ax = self._get_axis(a) -> 5633 new_index, indexer = ax.reindex( 5634 labels, level=level, limit=limit, tolerance=tolerance, method=method 5635 ) 5637 axis = self._get_axis_number(a) 5638 obj = obj._reindex_with_indexers( 5639 {axis: [new_index, indexer]}, 5640 fill_value=fill_value, 5641 copy=copy, 5642 allow_dups=False, 5643 ) File ~/work/pandas/pandas/pandas/core/indexes/base.py:4429, in Index.reindex(self, target, method, level, limit, tolerance) 4426 raise ValueError("cannot handle a non-unique multi-index!") 4427 elif not self.is_unique: 4428 # GH#42568 -> 4429 raise ValueError("cannot reindex on an axis with duplicate labels") 4430 else: 4431 indexer, _ = self.get_indexer_non_unique(target) ValueError: cannot reindex on an axis with duplicate labels 一般来说，您可以将所需的标签与当前轴相交，然后重新索引。 In [119]: s.loc[s.index.intersection(labels)].reindex(labels) Out[119]: c 3.0 d NaN dtype: float64 但是，如果生成的索引重复，这仍然会引发。 In [120]: labels = ['a', 'd'] In [121]: s.loc[s.index.intersection(labels)].reindex(labels) --------------------------------------------------------------------------- ValueError Traceback (most recent call last) Cell In[121], line 1 ----> 1 s.loc[s.index.intersection(labels)].reindex(labels) File ~/work/pandas/pandas/pandas/core/series.py:5153, in Series.reindex(self, index, axis, method, copy, level, fill_value, limit, tolerance) 5136 @doc( 5137 NDFrame.reindex, # type: ignore[has-type] 5138 klass=_shared_doc_kwargs["klass"], (...) 5151 tolerance=None, 5152 ) -> Series: -> 5153 return super().reindex( 5154 index=index, 5155 method=method, 5156 copy=copy, 5157 level=level, 5158 fill_value=fill_value, 5159 limit=limit, 5160 tolerance=tolerance, 5161 ) File ~/work/pandas/pandas/pandas/core/generic.py:5610, in NDFrame.reindex(self, labels, index, columns, axis, method, copy, level, fill_value, limit, tolerance) 5607 return self._reindex_multi(axes, copy, fill_value) 5609 # perform the reindex on the axes -> 5610 return self._reindex_axes( 5611 axes, level, limit, tolerance, method, fill_value, copy 5612 ).__finalize__(self, method="reindex") File ~/work/pandas/pandas/pandas/core/generic.py:5633, in NDFrame._reindex_axes(self, axes, level, limit, tolerance, method, fill_value, copy) 5630 continue 5632 ax = self._get_axis(a) -> 5633 new_index, indexer = ax.reindex( 5634 labels, level=level, limit=limit, tolerance=tolerance, method=method 5635 ) 5637 axis = self._get_axis_number(a) 5638 obj = obj._reindex_with_indexers( 5639 {axis: [new_index, indexer]}, 5640 fill_value=fill_value, 5641 copy=copy, 5642 allow_dups=False, 5643 ) File ~/work/pandas/pandas/pandas/core/indexes/base.py:4429, in Index.reindex(self, target, method, level, limit, tolerance) 4426 raise ValueError("cannot handle a non-unique multi-index!") 4427 elif not self.is_unique: 4428 # GH#42568 -> 4429 raise ValueError("cannot reindex on an axis with duplicate labels") 4430 else: 4431 indexer, _ = self.get_indexer_non_unique(target) ValueError: cannot reindex on an axis with duplicate labels 选择随机样本# 使用该方法从 Series 或 DataFrame 中随机选择行或列sample()。该方法默认会对行进行采样，并接受要返回的特定数量的行/列或行的一部分。 In [122]: s = pd.Series([0, 1, 2, 3, 4, 5]) # When no arguments are passed, returns 1 row. In [123]: s.sample() Out[123]: 4 4 dtype: int64 # One may specify either a number of rows: In [124]: s.sample(n=3) Out[124]: 0 0 4 4 1 1 dtype: int64 # Or a fraction of the rows: In [125]: s.sample(frac=0.5) Out[125]: 5 5 3 3 1 1 dtype: int64 默认情况下，sample每行最多返回一次，但也可以使用以下replace选项进行替换采样： In [126]: s = pd.Series([0, 1, 2, 3, 4, 5]) # Without replacement (default): In [127]: s.sample(n=6, replace=False) Out[127]: 0 0 1 1 5 5 3 3 2 2 4 4 dtype: int64 # With replacement: In [128]: s.sample(n=6, replace=True) Out[128]: 0 0 4 4 3 3 2 2 4 4 4 4 dtype: int64 默认情况下，每行被选择的概率相等，但如果您希望行具有不同的概率，可以将sample函数采样权重传递为 weights。这些权重可以是列表、NumPy 数组或系列，但它们的长度必须与要采样的对象的长度相同。缺失值将被视为权重为零，并且不允许使用 inf 值。如果权重总和不等于 1，则将通过将所有权重除以权重总和来重新标准化它们。例如： In [129]: s = pd.Series([0, 1, 2, 3, 4, 5]) In [130]: example_weights = [0, 0, 0.2, 0.2, 0.2, 0.4] In [131]: s.sample(n=3, weights=example_weights) Out[131]: 5 5 4 4 3 3 dtype: int64 # Weights will be re-normalized automatically In [132]: example_weights2 = [0.5, 0, 0, 0, 0, 0] In [133]: s.sample(n=1, weights=example_weights2) Out[133]: 0 0 dtype: int64 当应用于 DataFrame 时，您可以通过简单地将列名称作为字符串传递来使用 DataFrame 的列作为采样权重（假设您对行而不是列进行采样）。 In [134]: df2 = pd.DataFrame({'col1': [9, 8, 7, 6], .....: 'weight_column': [0.5, 0.4, 0.1, 0]}) .....: In [135]: df2.sample(n=3, weights='weight_column') Out[135]: col1 weight_column 1 8 0.4 0 9 0.5 2 7 0.1 sample还允许用户使用参数对列而不是行进行采样axis。 In [136]: df3 = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3], 'col2': [2, 3, 4]}) In [137]: df3.sample(n=1, axis=1) Out[137]: col1 0 1 1 2 2 3 sample最后，还可以使用参数为 的随机数生成器设置种子random_state，该参数将接受整数（作为种子）或 NumPy RandomState 对象。 In [138]: df4 = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3], 'col2': [2, 3, 4]}) # With a given seed, the sample will always draw the same rows. In [139]: df4.sample(n=2, random_state=2) Out[139]: col1 col2 2 3 4 1 2 3 In [140]: df4.sample(n=2, random_state=2) Out[140]: col1 col2 2 3 4 1 2 3 放大设置# .loc/[]当为该轴设置不存在的关键点时，操作可以执行放大。 在这种Series情况下，这实际上是一个附加操作。 In [141]: se = pd.Series([1, 2, 3]) In [142]: se Out[142]: 0 1 1 2 2 3 dtype: int64 In [143]: se[5] = 5. In [144]: se Out[144]: 0 1.0 1 2.0 2 3.0 5 5.0 dtype: float64 ADataFrame可以通过 沿任一轴放大.loc。 In [145]: dfi = pd.DataFrame(np.arange(6).reshape(3, 2), .....: columns=['A', 'B']) .....: In [146]: dfi Out[146]: A B 0 0 1 1 2 3 2 4 5 In [147]: dfi.loc[:, 'C'] = dfi.loc[:, 'A'] In [148]: dfi Out[148]: A B C 0 0 1 0 1 2 3 2 2 4 5 4 这就像append对 进行操作DataFrame。 In [149]: dfi.loc[3] = 5 In [150]: dfi Out[150]: A B C 0 0 1 0 1 2 3 2 2 4 5 4 3 5 5 5 快速标量值获取和设置# 由于索引[]必须处理很多情况（单标签访问、切片、布尔索引等），因此它需要一些开销才能弄清楚您所要求的内容。如果只想访问标量值，最快的方法是使用at和iat方法，它们在所有数据结构上实现。 与 类似loc，at提供基于标签的标量查找，同时，iat提供基于整数的查找，类似于iloc In [151]: s.iat[5] Out[151]: 5 In [152]: df.at[dates[5], 'A'] Out[152]: 0.1136484096888855 In [153]: df.iat[3, 0] Out[153]: -0.7067711336300845 您还可以使用这些相同的索引器进行设置。 In [154]: df.at[dates[5], 'E'] = 7 In [155]: df.iat[3, 0] = 7 at如果索引器丢失，可能会按上述方式就地放大对象。 In [156]: df.at[dates[-1] + pd.Timedelta('1 day'), 0] = 7 In [157]: df Out[157]: A B C D E 0 2000-01-01 -0.282863 0.469112 -1.509059 -1.135632 NaN NaN 2000-01-02 -0.173215 1.212112 0.119209 -1.044236 NaN NaN 2000-01-03 -2.104569 -0.861849 -0.494929 1.071804 NaN NaN 2000-01-04 7.000000 0.721555 -1.039575 0.271860 NaN NaN 2000-01-05 0.567020 -0.424972 0.276232 -1.087401 NaN NaN 2000-01-06 0.113648 -0.673690 -1.478427 0.524988 7.0 NaN 2000-01-07 0.577046 0.404705 -1.715002 -1.039268 NaN NaN 2000-01-08 -1.157892 -0.370647 -1.344312 0.844885 NaN NaN 2000-01-09 NaN NaN NaN NaN NaN 7.0 布尔索引# 另一个常见的操作是使用布尔向量来过滤数据。运算符是：|for or、&forand和~for not。这些必须使用括号进行分组，因为默认情况下 Python 将计算诸如as 之类 的表达式，而所需的计算顺序是 。df['A'] > 2 & df['B'] < 3df['A'] > (2 & df['B']) < 3(df['A'] > 2) & (df['B'] < 3) 使用布尔向量来索引 Series 的工作方式与 NumPy ndarray 中的工作方式完全相同： In [158]: s = pd.Series(range(-3, 4)) In [159]: s Out[159]: 0 -3 1 -2 2 -1 3 0 4 1 5 2 6 3 dtype: int64 In [160]: s[s > 0] Out[160]: 4 1 5 2 6 3 dtype: int64 In [161]: s[(s < -1) | (s > 0.5)] Out[161]: 0 -3 1 -2 4 1 5 2 6 3 dtype: int64 In [162]: s[~(s < 0)] Out[162]: 3 0 4 1 5 2 6 3 dtype: int64 您可以使用与 DataFrame 索引长度相同的布尔向量从 DataFrame 中选择行（例如，从 DataFrame 的某一列派生的内容）： In [163]: df[df['A'] > 0] Out[163]: A B C D E 0 2000-01-04 7.000000 0.721555 -1.039575 0.271860 NaN NaN 2000-01-05 0.567020 -0.424972 0.276232 -1.087401 NaN NaN 2000-01-06 0.113648 -0.673690 -1.478427 0.524988 7.0 NaN 2000-01-07 0.577046 0.404705 -1.715002 -1.039268 NaN NaN 列表推导式和mapSeries 方法也可用于生成更复杂的标准： In [164]: df2 = pd.DataFrame({'a': ['one', 'one', 'two', 'three', 'two', 'one', 'six'], .....: 'b': ['x', 'y', 'y', 'x', 'y', 'x', 'x'], .....: 'c': np.random.randn(7)}) .....: # only want 'two' or 'three' In [165]: criterion = df2['a'].map(lambda x: x.startswith('t')) In [166]: df2[criterion] Out[166]: a b c 2 two y 0.041290 3 three x 0.361719 4 two y -0.238075 # equivalent but slower In [167]: df2[[x.startswith('t') for x in df2['a']]] Out[167]: a b c 2 two y 0.041290 3 three x 0.361719 4 two y -0.238075 # Multiple criteria In [168]: df2[criterion & (df2['b'] == 'x')] Out[168]: a b c 3 three x 0.361719 通过选择方法Selection by Label、Selection by Position和Advanced Indexing ，您可以使用布尔向量与其他索引表达式相结合沿多个轴进行选择。 In [169]: df2.loc[criterion & (df2['b'] == 'x'), 'b':'c'] Out[169]: b c 3 x 0.361719 警告 iloc支持两种布尔索引。如果索引器是 boolean Series，则会引发错误。比如下面的例子，就可以了。布尔索引器是一个数组。但会提高。df.iloc[s.values, 1]df.iloc[s, 1]ValueError In [170]: df = pd.DataFrame([[1, 2], [3, 4], [5, 6]], .....: index=list('abc'), .....: columns=['A', 'B']) .....: In [171]: s = (df['A'] > 2) In [172]: s Out[172]: a False b True c True Name: A, dtype: bool In [173]: df.loc[s, 'B'] Out[173]: b 4 c 6 Name: B, dtype: int64 In [174]: df.iloc[s.values, 1] Out[174]: b 4 c 6 Name: B, dtype: int64 使用 isin 建立索引# 考虑isin()的方法Series，它返回一个布尔向量，只要Series元素存在于传递的列表中，该向量就为 true。这允许您选择其中一列或多列具有所需值的行： In [175]: s = pd.Series(np.arange(5), index=np.arange(5)[::-1], dtype='int64') In [176]: s Out[176]: 4 0 3 1 2 2 1 3 0 4 dtype: int64 In [177]: s.isin([2, 4, 6]) Out[177]: 4 False 3 False 2 True 1 False 0 True dtype: bool In [178]: s[s.isin([2, 4, 6])] Out[178]: 2 2 0 4 dtype: int64 相同的方法可用于Index对象，并且对于您不知道哪些所寻找的标签实际上存在的情况非常有用： In [179]: s[s.index.isin([2, 4, 6])] Out[179]: 4 0 2 2 dtype: int64 # compare it to the following In [180]: s.reindex([2, 4, 6]) Out[180]: 2 2.0 4 0.0 6 NaN dtype: float64 除此之外，MultiIndex还允许选择在成员资格检查中使用的单独级别： In [181]: s_mi = pd.Series(np.arange(6), .....: index=pd.MultiIndex.from_product([[0, 1], ['a', 'b', 'c']])) .....: In [182]: s_mi Out[182]: 0 a 0 b 1 c 2 1 a 3 b 4 c 5 dtype: int64 In [183]: s_mi.iloc[s_mi.index.isin([(1, 'a'), (2, 'b'), (0, 'c')])] Out[183]: 0 c 2 1 a 3 dtype: int64 In [184]: s_mi.iloc[s_mi.index.isin(['a', 'c', 'e'], level=1)] Out[184]: 0 a 0 c 2 1 a 3 c 5 dtype: int64 DataFrame也有一个isin()方法。调用时isin，以数组或字典的形式传递一组值。如果 value 是数组，isin则返回与原始 DataFrame 形状相同的布尔值 DataFrame，无论元素位于值序列中的任何位置，都返回 True。 In [185]: df = pd.DataFrame({'vals': [1, 2, 3, 4], 'ids': ['a', 'b', 'f', 'n'], .....: 'ids2': ['a', 'n', 'c', 'n']}) .....: In [186]: values = ['a', 'b', 1, 3] In [187]: df.isin(values) Out[187]: vals ids ids2 0 True True True 1 False True False 2 True False False 3 False False False 通常，您需要将某些值与某些列进行匹配。只需将值设为 a，dict其中键是列，值是要检查的项目列表。 In [188]: values = {'ids': ['a', 'b'], 'vals': [1, 3]} In [189]: df.isin(values) Out[189]: vals ids ids2 0 True True False 1 False True False 2 True False False 3 False False False 要返回布尔值的 DataFrame（其中值不在原始DataFrame 中），请使用~运算符： In [190]: values = {'ids': ['a', 'b'], 'vals': [1, 3]} In [191]: ~df.isin(values) Out[191]: vals ids ids2 0 False False True 1 True False True 2 False True True 3 True True True 将 DataFrameisin与any()和all()方法结合起来，可以快速选择满足给定条件的数据子集。要选择每列满足其自身标准的行： In [192]: values = {'ids': ['a', 'b'], 'ids2': ['a', 'c'], 'vals': [1, 3]} In [193]: row_mask = df.isin(values).all(1) In [194]: df[row_mask] Out[194]: vals ids ids2 0 1 a a 方法where()和掩蔽# 使用布尔向量从系列中选择值通常会返回数据的子集。为了保证选择输出与原始数据具有相同的形状，可以使用和where中的方法。SeriesDataFrame 仅返回选定的行： In [195]: s[s > 0] Out[195]: 3 1 2 2 1 3 0 4 dtype: int64 要返回与原始形状相同的系列： In [196]: s.where(s > 0) Out[196]: 4 NaN 3 1.0 2 2.0 1 3.0 0 4.0 dtype: float64 现在，使用布尔标准从 DataFrame 中选择值也可以保留输入数据的形状。where在幕后使用作为实现。下面的代码相当于.df.where(df < 0) In [197]: dates = pd.date_range('1/1/2000', periods=8) In [198]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(8, 4), .....: index=dates, columns=['A', 'B', 'C', 'D']) .....: In [199]: df[df < 0] Out[199]: A B C D 2000-01-01 -2.104139 -1.309525 NaN NaN 2000-01-02 -0.352480 NaN -1.192319 NaN 2000-01-03 -0.864883 NaN -0.227870 NaN 2000-01-04 NaN -1.222082 NaN -1.233203 2000-01-05 NaN -0.605656 -1.169184 NaN 2000-01-06 NaN -0.948458 NaN -0.684718 2000-01-07 -2.670153 -0.114722 NaN -0.048048 2000-01-08 NaN NaN -0.048788 -0.808838 此外，在返回的副本中，where采用可选other参数来替换条件为 False 的值。 In [200]: df.where(df < 0, -df) Out[200]: A B C D 2000-01-01 -2.104139 -1.309525 -0.485855 -0.245166 2000-01-02 -0.352480 -0.390389 -1.192319 -1.655824 2000-01-03 -0.864883 -0.299674 -0.227870 -0.281059 2000-01-04 -0.846958 -1.222082 -0.600705 -1.233203 2000-01-05 -0.669692 -0.605656 -1.169184 -0.342416 2000-01-06 -0.868584 -0.948458 -2.297780 -0.684718 2000-01-07 -2.670153 -0.114722 -0.168904 -0.048048 2000-01-08 -0.801196 -1.392071 -0.048788 -0.808838 您可能希望根据某些布尔标准设置值。这可以直观地完成，如下所示： In [201]: s2 = s.copy() In [202]: s2[s2 < 0] = 0 In [203]: s2 Out[203]: 4 0 3 1 2 2 1 3 0 4 dtype: int64 In [204]: df2 = df.copy() In [205]: df2[df2 < 0] = 0 In [206]: df2 Out[206]: A B C D 2000-01-01 0.000000 0.000000 0.485855 0.245166 2000-01-02 0.000000 0.390389 0.000000 1.655824 2000-01-03 0.000000 0.299674 0.000000 0.281059 2000-01-04 0.846958 0.000000 0.600705 0.000000 2000-01-05 0.669692 0.000000 0.000000 0.342416 2000-01-06 0.868584 0.000000 2.297780 0.000000 2000-01-07 0.000000 0.000000 0.168904 0.000000 2000-01-08 0.801196 1.392071 0.000000 0.000000 where返回数据的修改副本。 笔记 的签名DataFrame.where()不同于numpy.where()。大致相当于。df1.where(m, df2)np.where(m, df1, df2) In [207]: df.where(df < 0, -df) == np.where(df < 0, df, -df) Out[207]: A B C D 2000-01-01 True True True True 2000-01-02 True True True True 2000-01-03 True True True True 2000-01-04 True True True True 2000-01-05 True True True True 2000-01-06 True True True True 2000-01-07 True True True True 2000-01-08 True True True True 结盟 此外，where对齐输入布尔条件（ndarray 或 DataFrame），以便可以通过设置进行部分选择。这类似于通过部分设置.loc（但在内容而不是轴标签上）。 In [208]: df2 = df.copy() In [209]: df2[df2[1:4] > 0] = 3 In [210]: df2 Out[210]: A B C D 2000-01-01 -2.104139 -1.309525 0.485855 0.245166 2000-01-02 -0.352480 3.000000 -1.192319 3.000000 2000-01-03 -0.864883 3.000000 -0.227870 3.000000 2000-01-04 3.000000 -1.222082 3.000000 -1.233203 2000-01-05 0.669692 -0.605656 -1.169184 0.342416 2000-01-06 0.868584 -0.948458 2.297780 -0.684718 2000-01-07 -2.670153 -0.114722 0.168904 -0.048048 2000-01-08 0.801196 1.392071 -0.048788 -0.808838 执行 时， Where 还可以接受axis和level参数来对齐输入where。 In [211]: df2 = df.copy() In [212]: df2.where(df2 > 0, df2['A'], axis='index') Out[212]: A B C D 2000-01-01 -2.104139 -2.104139 0.485855 0.245166 2000-01-02 -0.352480 0.390389 -0.352480 1.655824 2000-01-03 -0.864883 0.299674 -0.864883 0.281059 2000-01-04 0.846958 0.846958 0.600705 0.846958 2000-01-05 0.669692 0.669692 0.669692 0.342416 2000-01-06 0.868584 0.868584 2.297780 0.868584 2000-01-07 -2.670153 -2.670153 0.168904 -2.670153 2000-01-08 0.801196 1.392071 0.801196 0.801196 这相当于（但比）以下内容更快。 In [213]: df2 = df.copy() In [214]: df.apply(lambda x, y: x.where(x > 0, y), y=df['A']) Out[214]: A B C D 2000-01-01 -2.104139 -2.104139 0.485855 0.245166 2000-01-02 -0.352480 0.390389 -0.352480 1.655824 2000-01-03 -0.864883 0.299674 -0.864883 0.281059 2000-01-04 0.846958 0.846958 0.600705 0.846958 2000-01-05 0.669692 0.669692 0.669692 0.342416 2000-01-06 0.868584 0.868584 2.297780 0.868584 2000-01-07 -2.670153 -2.670153 0.168904 -2.670153 2000-01-08 0.801196 1.392071 0.801196 0.801196 where可以接受可调用作为条件和other参数。该函数必须带有一个参数（调用 Series 或 DataFrame），并且返回有效的输出作为条件和other参数。 In [215]: df3 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], .....: 'B': [4, 5, 6], .....: 'C': [7, 8, 9]}) .....: In [216]: df3.where(lambda x: x > 4, lambda x: x + 10) Out[216]: A B C 0 11 14 7 1 12 5 8 2 13 6 9 面具＃ mask()是 的逆布尔运算where。 In [217]: s.mask(s >= 0) Out[217]: 4 NaN 3 NaN 2 NaN 1 NaN 0 NaN dtype: float64 In [218]: df.mask(df >= 0) Out[218]: A B C D 2000-01-01 -2.104139 -1.309525 NaN NaN 2000-01-02 -0.352480 NaN -1.192319 NaN 2000-01-03 -0.864883 NaN -0.227870 NaN 2000-01-04 NaN -1.222082 NaN -1.233203 2000-01-05 NaN -0.605656 -1.169184 NaN 2000-01-06 NaN -0.948458 NaN -0.684718 2000-01-07 -2.670153 -0.114722 NaN -0.048048 2000-01-08 NaN NaN -0.048788 -0.808838 使用#有条件地设置放大numpy() 的替代方法where()是使用numpy.where().与设置新列相结合，您可以使用它来扩大 DataFrame，其中的值是有条件确定的。 假设您在以下 DataFrame 中有两个选择可供选择。当第二列具有“Z”时，您希望将新列颜色设置为“绿色”。您可以执行以下操作： In [219]: df = pd.DataFrame({'col1': list('ABBC'), 'col2': list('ZZXY')}) In [220]: df['color'] = np.where(df['col2'] == 'Z', 'green', 'red') In [221]: df Out[221]: col1 col2 color 0 A Z green 1 B Z green 2 B X red 3 C Y red 如果您有多个条件，则可以使用numpy.select()它来实现。假设对应于三个条件有三种颜色选择，用第四种颜色作为后备，您可以执行以下操作。 In [222]: conditions = [ .....: (df['col2'] == 'Z') & (df['col1'] == 'A'), .....: (df['col2'] == 'Z') & (df['col1'] == 'B'), .....: (df['col1'] == 'B') .....: ] .....: In [223]: choices = ['yellow', 'blue', 'purple'] In [224]: df['color'] = np.select(conditions, choices, default='black') In [225]: df Out[225]: col1 col2 color 0 A Z yellow 1 B Z blue 2 B X purple 3 C Y black 方法＃query() DataFrame对象有一个query() 允许使用表达式进行选择的方法。 b您可以获得列的值介于 columnsa和之间的框架的值c。例如： In [226]: n = 10 In [227]: df = pd.DataFrame(np.random.rand(n, 3), columns=list('abc')) In [228]: df Out[228]: a b c 0 0.438921 0.118680 0.863670 1 0.138138 0.577363 0.686602 2 0.595307 0.564592 0.520630 3 0.913052 0.926075 0.616184 4 0.078718 0.854477 0.898725 5 0.076404 0.523211 0.591538 6 0.792342 0.216974 0.564056 7 0.397890 0.454131 0.915716 8 0.074315 0.437913 0.019794 9 0.559209 0.502065 0.026437 # pure python In [229]: df[(df['a'] < df['b']) & (df['b'] < df['c'])] Out[229]: a b c 1 0.138138 0.577363 0.686602 4 0.078718 0.854477 0.898725 5 0.076404 0.523211 0.591538 7 0.397890 0.454131 0.915716 # query In [230]: df.query('(a < b) & (b < c)') Out[230]: a b c 1 0.138138 0.577363 0.686602 4 0.078718 0.854477 0.898725 5 0.076404 0.523211 0.591538 7 0.397890 0.454131 0.915716 执行相同的操作，但如果没有具有 name 的列，则使用命名索引a。 In [231]: df = pd.DataFrame(np.random.randint(n / 2, size=(n, 2)), columns=list('bc')) In [232]: df.index.name = 'a' In [233]: df Out[233]: b c a 0 0 4 1 0 1 2 3 4 3 4 3 4 1 4 5 0 3 6 0 1 7 3 4 8 2 3 9 1 1 In [234]: df.query('a < b and b < c') Out[234]: b c a 2 3 4 如果您不想或无法命名索引，则可以 index在查询表达式中使用该名称： In [235]: df = pd.DataFrame(np.random.randint(n, size=(n, 2)), columns=list('bc')) In [236]: df Out[236]: b c 0 3 1 1 3 0 2 5 6 3 5 2 4 7 4 5 0 1 6 2 5 7 0 1 8 6 0 9 7 9 In [237]: df.query('index < b < c') Out[237]: b c 2 5 6 笔记 如果索引名称与列名称重叠，则列名称优先。例如， In [238]: df = pd.DataFrame({'a': np.random.randint(5, size=5)}) In [239]: df.index.name = 'a' In [240]: df.query('a > 2') # uses the column 'a', not the index Out[240]: a a 1 3 3 3 您仍然可以通过使用特殊标识符“index”在查询表达式中使用索引： In [241]: df.query('index > 2') Out[241]: a a 3 3 4 2 如果由于某种原因您有一个名为 的列index，那么您也可以引用索引ilevel_0，但此时您应该考虑将列重命名为不太模糊的名称。 MultiIndex query()句法＃ 您还可以将 a 的级别DataFrame与 a 一起 使用MultiIndex，就好像它们是框架中的列一样： In [242]: n = 10 In [243]: colors = np.random.choice(['red', 'green'], size=n) In [244]: foods = np.random.choice(['eggs', 'ham'], size=n) In [245]: colors Out[245]: array(['red', 'red', 'red', 'green', 'green', 'green', 'green', 'green', 'green', 'green'], dtype='<U5') In [246]: foods Out[246]: array(['ham', 'ham', 'eggs', 'eggs', 'eggs', 'ham', 'ham', 'eggs', 'eggs', 'eggs'], dtype='<U4') In [247]: index = pd.MultiIndex.from_arrays([colors, foods], names=['color', 'food']) In [248]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(n, 2), index=index) In [249]: df Out[249]: 0 1 color food red ham 0.194889 -0.381994 ham 0.318587 2.089075 eggs -0.728293 -0.090255 green eggs -0.748199 1.318931 eggs -2.029766 0.792652 ham 0.461007 -0.542749 ham -0.305384 -0.479195 eggs 0.095031 -0.270099 eggs -0.707140 -0.773882 eggs 0.229453 0.304418 In [250]: df.query('color == "red"') Out[250]: 0 1 color food red ham 0.194889 -0.381994 ham 0.318587 2.089075 eggs -0.728293 -0.090255 如果级别MultiIndex未命名，您可以使用特殊名称来引用它们： In [251]: df.index.names = [None, None] In [252]: df Out[252]: 0 1 red ham 0.194889 -0.381994 ham 0.318587 2.089075 eggs -0.728293 -0.090255 green eggs -0.748199 1.318931 eggs -2.029766 0.792652 ham 0.461007 -0.542749 ham -0.305384 -0.479195 eggs 0.095031 -0.270099 eggs -0.707140 -0.773882 eggs 0.229453 0.304418 In [253]: df.query('ilevel_0 == "red"') Out[253]: 0 1 red ham 0.194889 -0.381994 ham 0.318587 2.089075 eggs -0.728293 -0.090255 约定为ilevel_0，表示 的第 0 级为“索引级 0” index。 query()用例＃ 一个用例是当您拥有一组具有公共列名称（或索引级别/名称）子query()集的 对象时。DataFrame您可以将相同的查询传递给两个框架，而无需 指定您有兴趣查询哪个框架 In [254]: df = pd.DataFrame(np.random.rand(n, 3), columns=list('abc')) In [255]: df Out[255]: a b c 0 0.224283 0.736107 0.139168 1 0.302827 0.657803 0.713897 2 0.611185 0.136624 0.984960 3 0.195246 0.123436 0.627712 4 0.618673 0.371660 0.047902 5 0.480088 0.062993 0.185760 6 0.568018 0.483467 0.445289 7 0.309040 0.274580 0.587101 8 0.258993 0.477769 0.370255 9 0.550459 0.840870 0.304611 In [256]: df2 = pd.DataFrame(np.random.rand(n + 2, 3), columns=df.columns) In [257]: df2 Out[257]: a b c 0 0.357579 0.229800 0.596001 1 0.309059 0.957923 0.965663 2 0.123102 0.336914 0.318616 3 0.526506 0.323321 0.860813 4 0.518736 0.486514 0.384724 5 0.190804 0.505723 0.614533 6 0.891939 0.623977 0.676639 7 0.480559 0.378528 0.460858 8 0.420223 0.136404 0.141295 9 0.732206 0.419540 0.604675 10 0.604466 0.848974 0.896165 11 0.589168 0.920046 0.732716 In [258]: expr = '0.0 <= a <= c <= 0.5' In [259]: map(lambda frame: frame.query(expr), [df, df2]) Out[259]: <map at 0x7ff2e57db2e0> query()Python 与 pandas 语法比较# 完整的类似 numpy 的语法： In [260]: df = pd.DataFrame(np.random.randint(n, size=(n, 3)), columns=list('abc')) In [261]: df Out[261]: a b c 0 7 8 9 1 1 0 7 2 2 7 2 3 6 2 2 4 2 6 3 5 3 8 2 6 1 7 2 7 5 1 5 8 9 8 0 9 1 5 0 In [262]: df.query('(a < b) & (b < c)') Out[262]: a b c 0 7 8 9 In [263]: df[(df['a'] < df['b']) & (df['b'] < df['c'])] Out[263]: a b c 0 7 8 9 go掉括号会好一点（比较运算符比&and绑定得更紧|）： In [264]: df.query('a < b & b < c') Out[264]: a b c 0 7 8 9 使用英文代替符号： In [265]: df.query('a < b and b < c') Out[265]: a b c 0 7 8 9 非常接近你在纸上写的方式： In [266]: df.query('a < b < c') Out[266]: a b c 0 7 8 9 和运算in符#not in query()还支持 Pythonin和 比较运算符的特殊使用，为调用 a或的方法提供简洁的语法。not inisinSeriesDataFrame # get all rows where columns "a" and "b" have overlapping values In [267]: df = pd.DataFrame({'a': list('aabbccddeeff'), 'b': list('aaaabbbbcccc'), .....: 'c': np.random.randint(5, size=12), .....: 'd': np.random.randint(9, size=12)}) .....: In [268]: df Out[268]: a b c d 0 a a 2 6 1 a a 4 7 2 b a 1 6 3 b a 2 1 4 c b 3 6 5 c b 0 2 6 d b 3 3 7 d b 2 1 8 e c 4 3 9 e c 2 0 10 f c 0 6 11 f c 1 2 In [269]: df.query('a in b') Out[269]: a b c d 0 a a 2 6 1 a a 4 7 2 b a 1 6 3 b a 2 1 4 c b 3 6 5 c b 0 2 # How you'd do it in pure Python In [270]: df[df['a'].isin(df['b'])] Out[270]: a b c d 0 a a 2 6 1 a a 4 7 2 b a 1 6 3 b a 2 1 4 c b 3 6 5 c b 0 2 In [271]: df.query('a not in b') Out[271]: a b c d 6 d b 3 3 7 d b 2 1 8 e c 4 3 9 e c 2 0 10 f c 0 6 11 f c 1 2 # pure Python In [272]: df[~df['a'].isin(df['b'])] Out[272]: a b c d 6 d b 3 3 7 d b 2 1 8 e c 4 3 9 e c 2 0 10 f c 0 6 11 f c 1 2 您可以将其与其他表达式结合起来进行非常简洁的查询： # rows where cols a and b have overlapping values # and col c's values are less than col d's In [273]: df.query('a in b and c < d') Out[273]: a b c d 0 a a 2 6 1 a a 4 7 2 b a 1 6 4 c b 3 6 5 c b 0 2 # pure Python In [274]: df[df['b'].isin(df['a']) & (df['c'] < df['d'])] Out[274]: a b c d 0 a a 2 6 1 a a 4 7 2 b a 1 6 4 c b 3 6 5 c b 0 2 10 f c 0 6 11 f c 1 2 笔记 请注意，in和在 Python 中进行计算，因为 没有与此操作等效的操作。但是，在普通 Python 中，仅计算/表达式本身。例如，在表达式中not innumexpr innot in df.query('a in b + c + d') (b + c + d)由 求值，numexpr然后用in 普通 Python 求值。一般来说，任何可以使用numexprwill 进行评估的操作都是如此。 ==对象list运算符的特殊使用# 使用/将一list组值与一列进行比较的方式与/类似。==!=innot in In [275]: df.query('b == ["a", "b", "c"]') Out[275]: a b c d 0 a a 2 6 1 a a 4 7 2 b a 1 6 3 b a 2 1 4 c b 3 6 5 c b 0 2 6 d b 3 3 7 d b 2 1 8 e c 4 3 9 e c 2 0 10 f c 0 6 11 f c 1 2 # pure Python In [276]: df[df['b'].isin(["a", "b", "c"])] Out[276]: a b c d 0 a a 2 6 1 a a 4 7 2 b a 1 6 3 b a 2 1 4 c b 3 6 5 c b 0 2 6 d b 3 3 7 d b 2 1 8 e c 4 3 9 e c 2 0 10 f c 0 6 11 f c 1 2 In [277]: df.query('c == [1, 2]') Out[277]: a b c d 0 a a 2 6 2 b a 1 6 3 b a 2 1 7 d b 2 1 9 e c 2 0 11 f c 1 2 In [278]: df.query('c != [1, 2]') Out[278]: a b c d 1 a a 4 7 4 c b 3 6 5 c b 0 2 6 d b 3 3 8 e c 4 3 10 f c 0 6 # using in/not in In [279]: df.query('[1, 2] in c') Out[279]: a b c d 0 a a 2 6 2 b a 1 6 3 b a 2 1 7 d b 2 1 9 e c 2 0 11 f c 1 2 In [280]: df.query('[1, 2] not in c') Out[280]: a b c d 1 a a 4 7 4 c b 3 6 5 c b 0 2 6 d b 3 3 8 e c 4 3 10 f c 0 6 # pure Python In [281]: df[df['c'].isin([1, 2])] Out[281]: a b c d 0 a a 2 6 2 b a 1 6 3 b a 2 1 7 d b 2 1 9 e c 2 0 11 f c 1 2 布尔运算符# 您可以使用单词not或~运算符来否定布尔表达式。 In [282]: df = pd.DataFrame(np.random.rand(n, 3), columns=list('abc')) In [283]: df['bools'] = np.random.rand(len(df)) > 0.5 In [284]: df.query('~bools') Out[284]: a b c bools 2 0.697753 0.212799 0.329209 False 7 0.275396 0.691034 0.826619 False 8 0.190649 0.558748 0.262467 False In [285]: df.query('not bools') Out[285]: a b c bools 2 0.697753 0.212799 0.329209 False 7 0.275396 0.691034 0.826619 False 8 0.190649 0.558748 0.262467 False In [286]: df.query('not bools') == df[~df['bools']] Out[286]: a b c bools 2 True True True True 7 True True True True 8 True True True True 当然，表达式也可以任意复杂： # short query syntax In [287]: shorter = df.query('a < b < c and (not bools) or bools > 2') # equivalent in pure Python In [288]: longer = df[(df['a'] < df['b']) .....: & (df['b'] < df['c']) .....: & (~df['bools']) .....: | (df['bools'] > 2)] .....: In [289]: shorter Out[289]: a b c bools 7 0.275396 0.691034 0.826619 False In [290]: longer Out[290]: a b c bools 7 0.275396 0.691034 0.826619 False In [291]: shorter == longer Out[291]: a b c bools 7 True True True True 的表演＃query() DataFrame.query()numexpr对于大型框架，使用速度比 Python 稍快。 仅当您的框架具有超过大约 100,000 行时，您才会看到使用该numexpr引擎的性能优势。DataFrame.query() 该图是使用DataFrame3 列创建的，每列包含使用 生成的浮点值numpy.random.randn()。 In [292]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(8, 4), .....: index=dates, columns=['A', 'B', 'C', 'D']) .....: In [293]: df2 = df.copy() 重复数据# 如果您想识别并删除 DataFrame 中的重复行，有两种方法可以提供帮助：duplicated和drop_duplicates。每个都将用于识别重复行的列作为参数。 duplicated返回一个布尔向量，其长度为行数，指示行是否重复。 drop_duplicates删除重复的行。 默认情况下，重复集的第一个观察到的行被认为是唯一的，但每个方法都有一个keep参数来指定要保留的目标。 keep='first'（默认）：标记/删除除第一次出现之外的重复项。 keep='last'：标记/删除除最后一次出现之外的重复项。 keep=False：标记/删除所有重复项。 In [294]: df2 = pd.DataFrame({'a': ['one', 'one', 'two', 'two', 'two', 'three', 'four'], .....: 'b': ['x', 'y', 'x', 'y', 'x', 'x', 'x'], .....: 'c': np.random.randn(7)}) .....: In [295]: df2 Out[295]: a b c 0 one x -1.067137 1 one y 0.309500 2 two x -0.211056 3 two y -1.842023 4 two x -0.390820 5 three x -1.964475 6 four x 1.298329 In [296]: df2.duplicated('a') Out[296]: 0 False 1 True 2 False 3 True 4 True 5 False 6 False dtype: bool In [297]: df2.duplicated('a', keep='last') Out[297]: 0 True 1 False 2 True 3 True 4 False 5 False 6 False dtype: bool In [298]: df2.duplicated('a', keep=False) Out[298]: 0 True 1 True 2 True 3 True 4 True 5 False 6 False dtype: bool In [299]: df2.drop_duplicates('a') Out[299]: a b c 0 one x -1.067137 2 two x -0.211056 5 three x -1.964475 6 four x 1.298329 In [300]: df2.drop_duplicates('a', keep='last') Out[300]: a b c 1 one y 0.309500 4 two x -0.390820 5 three x -1.964475 6 four x 1.298329 In [301]: df2.drop_duplicates('a', keep=False) Out[301]: a b c 5 three x -1.964475 6 four x 1.298329 此外，您还可以传递列列表来识别重复项。 In [302]: df2.duplicated(['a', 'b']) Out[302]: 0 False 1 False 2 False 3 False 4 True 5 False 6 False dtype: bool In [303]: df2.drop_duplicates(['a', 'b']) Out[303]: a b c 0 one x -1.067137 1 one y 0.309500 2 two x -0.211056 3 two y -1.842023 5 three x -1.964475 6 four x 1.298329 要按索引值删除重复项，请使用Index.duplicatedthen 执行切片。同一组选项可用于该keep参数。 In [304]: df3 = pd.DataFrame({'a': np.arange(6), .....: 'b': np.random.randn(6)}, .....: index=['a', 'a', 'b', 'c', 'b', 'a']) .....: In [305]: df3 Out[305]: a b a 0 1.440455 a 1 2.456086 b 2 1.038402 c 3 -0.894409 b 4 0.683536 a 5 3.082764 In [306]: df3.index.duplicated() Out[306]: array([False, True, False, False, True, True]) In [307]: df3[~df3.index.duplicated()] Out[307]: a b a 0 1.440455 b 2 1.038402 c 3 -0.894409 In [308]: df3[~df3.index.duplicated(keep='last')] Out[308]: a b c 3 -0.894409 b 4 0.683536 a 5 3.082764 In [309]: df3[~df3.index.duplicated(keep=False)] Out[309]: a b c 3 -0.894409 类似字典的get()方法# 每个 Series 或 DataFrame 都有一个get可以返回默认值的方法。 In [310]: s = pd.Series([1, 2, 3], index=['a', 'b', 'c']) In [311]: s.get('a') # equivalent to s['a'] Out[311]: 1 In [312]: s.get('x', default=-1) Out[312]: -1 通过索引/列标签查找值# 有时，您想要在给定行标签和列标签序列的情况下提取一组值，这可以通过pandas.factorizeNumPy 索引来实现。例如： In [313]: df = pd.DataFrame({'col': ["A", "A", "B", "B"], .....: 'A': [80, 23, np.nan, 22], .....: 'B': [80, 55, 76, 67]}) .....: In [314]: df Out[314]: col A B 0 A 80.0 80 1 A 23.0 55 2 B NaN 76 3 B 22.0 67 In [315]: idx, cols = pd.factorize(df['col']) In [316]: df.reindex(cols, axis=1).to_numpy()[np.arange(len(df)), idx] Out[316]: array([80., 23., 76., 67.]) 以前，这可以通过专用方法来实现DataFrame.lookup，该方法在版本 1.2.0 中已弃用并在版本 2.0.0 中删除。 索引对象# pandasIndex类及其子类可以被视为实现了有序多重集。允许重复。 Index还提供查找、数据对齐和重新索引所需的基础设施。直接创建 的最简单方法 Index是将一个list或其他序列传递给 Index： In [317]: index = pd.Index(['e', 'd', 'a', 'b']) In [318]: index Out[318]: Index(['e', 'd', 'a', 'b'], dtype='object') In [319]: 'd' in index Out[319]: True 或使用数字： In [320]: index = pd.Index([1, 5, 12]) In [321]: index Out[321]: Index([1, 5, 12], dtype='int64') In [322]: 5 in index Out[322]: True 如果未给出 dtype，Index则尝试从数据推断 dtype。实例化时也可以给出显式的数据类型Index： In [323]: index = pd.Index(['e', 'd', 'a', 'b'], dtype="string") In [324]: index Out[324]: Index(['e', 'd', 'a', 'b'], dtype='string') In [325]: index = pd.Index([1, 5, 12], dtype="int8") In [326]: index Out[326]: Index([1, 5, 12], dtype='int8') In [327]: index = pd.Index([1, 5, 12], dtype="float32") In [328]: index Out[328]: Index([1.0, 5.0, 12.0], dtype='float32') 您还可以传递 aname来存储在索引中： In [329]: index = pd.Index(['e', 'd', 'a', 'b'], name='something') In [330]: index.name Out[330]: 'something' 该名称（如果设置）将显示在控制台显示屏中： In [331]: index = pd.Index(list(range(5)), name='rows') In [332]: columns = pd.Index(['A', 'B', 'C'], name='cols') In [333]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 3), index=index, columns=columns) In [334]: df Out[334]: cols A B C rows 0 1.295989 -1.051694 1.340429 1 -2.366110 0.428241 0.387275 2 0.433306 0.929548 0.278094 3 2.154730 -0.315628 0.264223 4 1.126818 1.132290 -0.353310 In [335]: df['A'] Out[335]: rows 0 1.295989 1 -2.366110 2 0.433306 3 2.154730 4 1.126818 Name: A, dtype: float64 设置元数据# 索引“大部分是不可变的”，但可以设置和更改它们的 name属性。您可以使用rename,set_names直接设置这些属性，它们默认返回副本。 有关多重索引的使用，请参阅高级索引。 In [336]: ind = pd.Index([1, 2, 3]) In [337]: ind.rename("apple") Out[337]: Index([1, 2, 3], dtype='int64', name='apple') In [338]: ind Out[338]: Index([1, 2, 3], dtype='int64') In [339]: ind = ind.set_names(["apple"]) In [340]: ind.name = "bob" In [341]: ind Out[341]: Index([1, 2, 3], dtype='int64', name='bob') set_names, set_levels, 并且set_codes还采用可选 level参数 In [342]: index = pd.MultiIndex.from_product([range(3), ['one', 'two']], names=['first', 'second']) In [343]: index Out[343]: MultiIndex([(0, 'one'), (0, 'two'), (1, 'one'), (1, 'two'), (2, 'one'), (2, 'two')], names=['first', 'second']) In [344]: index.levels[1] Out[344]: Index(['one', 'two'], dtype='object', name='second') In [345]: index.set_levels(["a", "b"], level=1) Out[345]: MultiIndex([(0, 'a'), (0, 'b'), (1, 'a'), (1, 'b'), (2, 'a'), (2, 'b')], names=['first', 'second']) 对 Index 对象进行设置操作# 两个主要操作是union和intersection。差异是通过该.difference()方法提供的。 In [346]: a = pd.Index(['c', 'b', 'a']) In [347]: b = pd.Index(['c', 'e', 'd']) In [348]: a.difference(b) Out[348]: Index(['a', 'b'], dtype='object') 还可以使用该symmetric_difference操作，该操作返回出现在 或 中的元素idx1，idx2但不会返回出现在两者中的元素。这相当于由idx1.difference(idx2).union(idx2.difference(idx1))删除重复项创建的索引。 In [349]: idx1 = pd.Index([1, 2, 3, 4]) In [350]: idx2 = pd.Index([2, 3, 4, 5]) In [351]: idx1.symmetric_difference(idx2) Out[351]: Index([1, 5], dtype='int64') 笔记 集合操作的结果索引将按升序排序。 在具有不同数据类型的索引之间执行时Index.union()，必须将索引转换为通用数据类型。通常（但并非总是如此），这是对象数据类型。例外情况是在整数和浮点数据之间执行并集时。在这种情况下，整数值将转换为浮点数 In [352]: idx1 = pd.Index([0, 1, 2]) In [353]: idx2 = pd.Index([0.5, 1.5]) In [354]: idx1.union(idx2) Out[354]: Index([0.0, 0.5, 1.0, 1.5, 2.0], dtype='float64') 缺失值# 重要的 尽管Index可以保存缺失值 ( NaN)，但如果您不希望出现任何意外结果，则应避免使用它。例如，某些操作隐式排除缺失值。 Index.fillna用指定的标量值填充缺失值。 In [355]: idx1 = pd.Index([1, np.nan, 3, 4]) In [356]: idx1 Out[356]: Index([1.0, nan, 3.0, 4.0], dtype='float64') In [357]: idx1.fillna(2) Out[357]: Index([1.0, 2.0, 3.0, 4.0], dtype='float64') In [358]: idx2 = pd.DatetimeIndex([pd.Timestamp('2011-01-01'), .....: pd.NaT, .....: pd.Timestamp('2011-01-03')]) .....: In [359]: idx2 Out[359]: DatetimeIndex(['2011-01-01', 'NaT', '2011-01-03'], dtype='datetime64[ns]', freq=None) In [360]: idx2.fillna(pd.Timestamp('2011-01-02')) Out[360]: DatetimeIndex(['2011-01-01', '2011-01-02', '2011-01-03'], dtype='datetime64[ns]', freq=None) 设置/重置索引# 有时，您会将数据集加载或创建到 DataFrame 中，并希望在完成此操作后添加索引。有几种不同的方法。 设置索引# DataFrame 有一个set_index()方法，它采用列名（对于常规Index）或列名列表（对于 a MultiIndex）。要创建一个新的、重新索引的 DataFrame： In [361]: data = pd.DataFrame({'a': ['bar', 'bar', 'foo', 'foo'], .....: 'b': ['one', 'two', 'one', 'two'], .....: 'c': ['z', 'y', 'x', 'w'], .....: 'd': [1., 2., 3, 4]}) .....: In [362]: data Out[362]: a b c d 0 bar one z 1.0 1 bar two y 2.0 2 foo one x 3.0 3 foo two w 4.0 In [363]: indexed1 = data.set_index('c') In [364]: indexed1 Out[364]: a b d c z bar one 1.0 y bar two 2.0 x foo one 3.0 w foo two 4.0 In [365]: indexed2 = data.set_index(['a', 'b']) In [366]: indexed2 Out[366]: c d a b bar one z 1.0 two y 2.0 foo one x 3.0 two w 4.0 关键字append选项允许您保留现有索引并将给定列附加到 MultiIndex： In [367]: frame = data.set_index('c', drop=False) In [368]: frame = frame.set_index(['a', 'b'], append=True) In [369]: frame Out[369]: c d c a b z bar one z 1.0 y bar two y 2.0 x foo one x 3.0 w foo two w 4.0 其他选项set_index允许您不删除索引列。 In [370]: data.set_index('c', drop=False) Out[370]: a b c d c z bar one z 1.0 y bar two y 2.0 x foo one x 3.0 w foo two w 4.0 重置索引# 为了方便起见，DataFrame 上有一个名为 的新函数 reset_index()，它将索引值传输到 DataFrame 的列中并设置一个简单的整数索引。这是 的逆运算set_index()。 In [371]: data Out[371]: a b c d 0 bar one z 1.0 1 bar two y 2.0 2 foo one x 3.0 3 foo two w 4.0 In [372]: data.reset_index() Out[372]: index a b c d 0 0 bar one z 1.0 1 1 bar two y 2.0 2 2 foo one x 3.0 3 3 foo two w 4.0 输出更类似于 SQL 表或记录数组。从索引派生的列的名称是存储在names属性中的名称。 您可以使用level关键字仅删除索引的一部分： In [373]: frame Out[373]: c d c a b z bar one z 1.0 y bar two y 2.0 x foo one x 3.0 w foo two w 4.0 In [374]: frame.reset_index(level=1) Out[374]: a c d c b z one bar z 1.0 y two bar y 2.0 x one foo x 3.0 w two foo w 4.0 reset_index采用一个可选参数drop，如果为 true，则简单地丢弃索引，而不是将索引值放入 DataFrame 的列中。 添加临时索引# 您可以为属性分配自定义索引index： In [375]: df_idx = pd.DataFrame(range(4)) In [376]: df_idx.index = pd.Index([10, 20, 30, 40], name="a") In [377]: df_idx Out[377]: 0 a 10 0 20 1 30 2 40 3 返回视图与副本# 警告 Copy-on-Write 将成为 pandas 3.0 中新的默认设置。这意味着链式索引永远不会起作用。结果，SettingWithCopyWarning不再需要了。请参阅本节 了解更多背景信息。我们建议打开 Copy-on-Write 以利用以下方面的改进 ` pd.options.mode.copy_on_write = True ` 甚至在 pandas 3.0 可用之前。 在 pandas 对象中设置值时，必须小心避免所谓的 .这是一个例子。chained indexing In [378]: dfmi = pd.DataFrame([list('abcd'), .....: list('efgh'), .....: list('ijkl'), .....: list('mnop')], .....: columns=pd.MultiIndex.from_product([['one', 'two'], .....: ['first', 'second']])) .....: In [379]: dfmi Out[379]: one two first second first second 0 a b c d 1 e f g h 2 i j k l 3 m n o p 比较这两种访问方式： In [380]: dfmi['one']['second'] Out[380]: 0 b 1 f 2 j 3 n Name: second, dtype: object In [381]: dfmi.loc[:, ('one', 'second')] Out[381]: 0 b 1 f 2 j 3 n Name: (one, second), dtype: object 这两者都会产生相同的结果，那么您应该使用哪一个呢？了解这些操作的顺序以及为什么方法 2 ( ) 比方法 1（链式）.loc更受欢迎是有启发性的。[] dfmi['one']选择第一级列并返回单索引的 DataFrame。然后另一个 Python 操作dfmi_with_one['second']选择由 索引的系列'second'。这是由变量指示的，dfmi_with_one因为 pandas 将这些操作视为单独的事件。例如，对 的单独调用__getitem__，因此必须将它们视为线性操作，它们接连发生。 将此与df.loc[:,('one','second')]将嵌套元组传递(slice(None),('one','second'))给单个调用 进行对比__getitem__。这使得 pandas 可以将其作为一个实体来处理。此外，这种操作顺序可以明显更快，并且如果需要的话可以对两个轴进行索引。 为什么使用链式索引时赋值会失败？# 警告 Copy-on-Write 将成为 pandas 3.0 中新的默认设置。这意味着链式索引永远不会起作用。结果，SettingWithCopyWarning不再需要了。请参阅本节 了解更多背景信息。我们建议打开 Copy-on-Write 以利用以下方面的改进 ` pd.options.mode.copy_on_write = True ` 甚至在 pandas 3.0 可用之前。 上一节的问题只是性能问题。出现SettingWithCopy警告是怎么回事？当您执行可能花费额外几毫秒的操作时，我们通常不会发出警告！ 但事实证明，分配给链式索引的产品本质上会产生不可预测的结果。要看到这一点，请考虑 Python 解释器如何执行此代码： dfmi.loc[:, ('one', 'second')] = value # becomes dfmi.loc.__setitem__((slice(None), ('one', 'second')), value) 但这段代码的处理方式有所不同： dfmi['one']['second'] = value # becomes dfmi.__getitem__('one').__setitem__('second', value) 看到__getitem__那里了吗？除了简单的情况之外，很难预测它是否会返回视图或副本（这取决于数组的内存布局，pandas 对此不做保证），因此很难预测它是否__setitem__会修改dfmi或获取的临时对象之后立即被扔出go。这就是警告SettingWithCopy你的！ 笔记 您可能想知道我们是否应该关注loc 第一个示例中的属性。但dfmi.loc保证dfmi 其本身具有修改后的索引行为，因此dfmi.loc.__getitem__/ 可以直接dfmi.loc.__setitem__进行操作。dfmi当然， dfmi.loc.__getitem__(idx)可能是视图或副本dfmi。 SettingWithCopy有时，当没有明显的链式索引进行时，有时会出现警告。这些SettingWithCopy是旨在捕获的错误 ！ pandas 可能试图警告您已经这样做了： def do_something(df): foo = df[['bar', 'baz']] # Is foo a view? A copy? Nobody knows! # ... many lines here ... # We don't know whether this will modify df or not! foo['quux'] = value return foo 哎呀！ 评估顺序很重要# 警告 Copy-on-Write 将成为 pandas 3.0 中新的默认设置。这意味着链式索引永远不会起作用。结果，SettingWithCopyWarning不再需要了。请参阅本节 了解更多背景信息。我们建议打开 Copy-on-Write 以利用以下方面的改进 ` pd.options.mode.copy_on_write = True ` 甚至在 pandas 3.0 可用之前。 使用链式索引时，索引操作的顺序和类型部分决定结果是原始对象的切片还是切片的副本。 pandas 之所以存在这种情况，是SettingWithCopyWarning因为分配给切片的副本通常不是有意的，而是由链式索引返回预期切片的副本引起的错误。 如果您希望 pandas 或多或少信任链式索引表达式的分配，您可以将该选项 mode.chained_assignment设置为以下值之一： 'warn'，默认值，表示SettingWithCopyWarning打印 a。 'raise'意味着熊猫会养育一个SettingWithCopyError 你必须处理的东西。 None将完全抑制警告。 In [382]: dfb = pd.DataFrame({'a': ['one', 'one', 'two', .....: 'three', 'two', 'one', 'six'], .....: 'c': np.arange(7)}) .....: # This will show the SettingWithCopyWarning # but the frame values will be set In [383]: dfb['c'][dfb['a'].str.startswith('o')] = 42 然而，这在副本上运行并且不起作用。 In [384]: with pd.option_context('mode.chained_assignment','warn'): .....: dfb[dfb['a'].str.startswith('o')]['c'] = 42 .....: 链式分配也可能出现在混合数据类型框架的设置中。 笔记 这些设置规则适用于所有.loc/.iloc. 以下是.loc针对多个项目（使用mask）和使用固定索引的单个项目的推荐访问方法： In [385]: dfc = pd.DataFrame({'a': ['one', 'one', 'two', .....: 'three', 'two', 'one', 'six'], .....: 'c': np.arange(7)}) .....: In [386]: dfd = dfc.copy() # Setting multiple items using a mask In [387]: mask = dfd['a'].str.startswith('o') In [388]: dfd.loc[mask, 'c'] = 42 In [389]: dfd Out[389]: a c 0 one 42 1 one 42 2 two 2 3 three 3 4 two 4 5 one 42 6 six 6 # Setting a single item In [390]: dfd = dfc.copy() In [391]: dfd.loc[2, 'a'] = 11 In [392]: dfd Out[392]: a c 0 one 0 1 one 1 2 11 2 3 three 3 4 two 4 5 one 5 6 six 6 以下内容有时可能有效，但不能保证有效，因此应避免： In [393]: dfd = dfc.copy() In [394]: dfd['a'][2] = 111 In [395]: dfd Out[395]: a c 0 one 0 1 one 1 2 111 2 3 three 3 4 two 4 5 one 5 6 six 6 最后，后面的例子根本不起作用，所以应该避免： In [396]: with pd.option_context('mode.chained_assignment','raise'): .....: dfd.loc[0]['a'] = 1111 .....: --------------------------------------------------------------------------- SettingWithCopyError Traceback (most recent call last) <ipython-input-396-32ce785aaa5b> in ?() 1 with pd.option_context('mode.chained_assignment','raise'): ----> 2 dfd.loc[0]['a'] = 1111 ~/work/pandas/pandas/pandas/core/series.py in ?(self, key, value) 1284 ) 1285 1286 check_dict_or_set_indexers(key) 1287 key = com.apply_if_callable(key, self) -> 1288 cacher_needs_updating = self._check_is_chained_assignment_possible() 1289 1290 if key is Ellipsis: 1291 key = slice(None) ~/work/pandas/pandas/pandas/core/series.py in ?(self) 1489 ref = self._get_cacher() 1490 if ref is not None and ref._is_mixed_type: 1491 self._check_setitem_copy(t="referent", force=True) 1492 return True -> 1493 return super()._check_is_chained_assignment_possible() ~/work/pandas/pandas/pandas/core/generic.py in ?(self) 4395 single-dtype meaning that the cacher should be updated following 4396 setting. 4397 """ 4398 if self._is_copy: -> 4399 self._check_setitem_copy(t="referent") 4400 return False ~/work/pandas/pandas/pandas/core/generic.py in ?(self, t, force) 4469 "indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy" 4470 ) 4471 4472 if value == "raise": -> 4473 raise SettingWithCopyError(t) 4474 if value == "warn": 4475 warnings.warn(t, SettingWithCopyWarning, stacklevel=find_stack_level()) SettingWithCopyError: A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy 警告 链接分配警告/异常旨在通知用户可能无效的分配。可能存在误报；无意中报告链式分配的情况。