pandas中ix的使用详细讲解

在上一篇博客中，我们已经仔细讲解了iloc和loc，只是简单了提到了ix。这是因为相比于前2者，ix更复杂，也更让人迷惑。

因此，本篇博客通过例子的解释试图来描述清楚ix，尤其是与iloc和loc的联系。

首先，再次介绍这三种方法的概述：

  • loc gets rows (or columns) with particular labels from the index. loc从索引中获取具有特定标签的行（或列）。
  • iloc gets rows (or columns) at particular positions in the index (so it only takes integers). iloc在索引中的特定位置获取行（或列）（因此它只接受整数）。
  • ix usually tries to behave like loc but falls back to behaving like iloc if a label is not present in the index. ix通常会尝试像loc一样行为，但如果索引中不存在标签，则会退回到像iloc一样的行为。(这句话有些绕口，没关系，关于ix特点，后面会详细讲解)

1 使用ix切分Series

请注意：在pandas版本0.20.0及其以后版本中，ix已经不被推荐使用，建议采用iloc和loc实现ix。这是为什么呢？这是由于ix的复杂特点可能使ix使用起来有些棘手：

  1. 如果索引是整数类型，则ix将仅使用基于标签的索引，而不会回退到基于位置的索引。如果标签不在索引中，则会引发错误。
  2. 如果索引不仅包含整数，则给定一个整数，ix将立即使用基于位置的索引而不是基于标签的索引。但是，如果ix被赋予另一种类型（例如字符串），则它可以使用基于标签的索引。

接下来举例说明这2个特点。

1.1 特点1举例

>>> s = pd.Series(np.nan, index=[49,48,47,46,45, 1, 2, 3, 4, 5])
>>> s
49 NaN
48 NaN
47 NaN
46 NaN
45 NaN
1 NaN
2 NaN
3 NaN
4 NaN
5 NaN

现在我们来看使用整数3切片有什么结果：

在这个例子中，s.iloc[:3]读取前3行（因为iloc把3看成是位置position），而s.loc[:3]读取的是前8行（因为loc把3看作是索引的标签label）

>>> s.iloc[:3] # slice the first three rows
49 NaN
48 NaN
47 NaN

>>> s.loc[:3] # slice up to and including label 3
49 NaN
48 NaN
47 NaN
46 NaN
45 NaN
1 NaN
2 NaN
3 NaN

>>> s.ix[:3] # the integer is in the index so s.ix[:3] works like loc
49 NaN
48 NaN
47 NaN
46 NaN
45 NaN
1 NaN
2 NaN
3 NaN

注意：s.ix[:3]返回的结果与s.loc[:3]一样，这是因为如果series的索引是整型的话，ix会首先去寻找索引中的标签3而不是去找位置3。

如果，我们试图去找一个不在索引中的标签，比如说是6呢？

>>> s.iloc[:6]
49 NaN
48 NaN
47 NaN
46 NaN
45 NaN
1 NaN

>>> s.loc[:6]
KeyError: 6

>>> s.ix[:6]
KeyError: 6

在上面的例子中，s.iloc[:6]正如我们所期望的，返回了前6行。而，s.loc[:6]返回了KeyError错误，这是因为标签6并不在索引中。

那么，s.ix[:6]报错的原因是什么呢？正如我们在ix的特点1所说的那样，如果索引只有整数类型，那么ix仅使用基于标签的索引，而不会回退到基于位置的索引。如果标签不在索引中，则会引发错误。

1.2 特点2举例

接着例子1来说，如果我们的索引是一个混合的类型，即不仅仅包括整型，也包括其他类型，如字符类型。那么，给ix一个整型数字，ix会立即使用iloc操作，而不是报KeyError错误。

>>> s2 = pd.Series(np.nan, index=['a','b','c','d','e', 1, 2, 3, 4, 5])
>>> s2.index.is_mixed() # index is mix of different types
True
>>> s2.ix[:6] # now behaves like iloc given integer
a NaN
b NaN
c NaN
d NaN
e NaN
1 NaN

注意：在这种情况下，ix也可以接受非整型，这样就是loc的操作：

>>> s2.ix[:'c'] # behaves like loc given non-integer
a NaN
b NaN
c NaN

这个例子就说明了ix特点2。

正如前面所介绍的，ix的使用有些复杂。如果仅使用位置或者标签进行切片，使用iloc或者loc就行了，请避免使用ix。

2 在Dataframe中使用ix实现复杂切片

有时候，在使用Dataframe进行切片时，我们想混合使用标签和位置来对行和列进行切片。那么，应该怎么操作呢？

举例，考虑有下述例子中的Dataframe。我们想得到直到包含标签'c'的行和前4列。

>>> df = pd.DataFrame(np.nan,
      index=list('abcde'),
      columns=['x','y','z', 8, 9])
>>> df
 x y z 8 9
a NaN NaN NaN NaN NaN
b NaN NaN NaN NaN NaN
c NaN NaN NaN NaN NaN
d NaN NaN NaN NaN NaN
e NaN NaN NaN NaN NaN

在pandas的早期版本（0.20.0）之前，ix可以很好地实现这个功能。

我们可以使用标签来切分行，使用位置来切分列（请注意：因为4并不是列的名字，因为ix在列上是使用的iloc）。

>>> df.ix[:'c', :4]
 x y z 8
a NaN NaN NaN NaN
b NaN NaN NaN NaN
c NaN NaN NaN NaN

在pandas的后来版本中，我们可以使用iloc和其它的一个方法就可以实现上述功能：

>>> df.iloc[:df.index.get_loc('c') + 1, :4]
 x y z 8
a NaN NaN NaN NaN
b NaN NaN NaN NaN
c NaN NaN NaN NaN

get_loc() 是得到标签在索引中的位置的方法。请注意，因为使用iloc切片时不包括最后1个点，因为我们必须加1。

可以看到，只使用iloc更好用，因为不必理会ix的那2个“繁琐”的特点。

3 参考文献
https://stackoverflow.com/questions/31593201/pandas-iloc-vs-ix-vs-loc-explanation-how-are-they-different

到此这篇关于pandas中ix的使用详细讲解的文章就介绍到这了,更多相关pandas ix内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！

赞 (0)

相关推荐

  • python pandas.DataFrame选取、修改数据最好用.loc,.iloc,.ix实现

    相信很多人像我一样在学习python,pandas过程中对数据的选取和修改有很大的困惑(也许是深受Matlab)的影响... 到今天终于完全搞清楚了!!! 先手工生出一个数据框吧 import numpy as np import pandas as pd df = pd.DataFrame(np.arange(0,60,2).reshape(10,3),columns=list('abc')) df 是这样子滴 那么这三种选取数据的方式该怎么选择呢? 一.当每列已有column name时,用

  • 浅谈pandas中Dataframe的查询方法([], loc, iloc, at, iat, ix)

    pandas为我们提供了多种切片方法,而要是不太了解这些方法,就会经常容易混淆.下面举例对这些切片方法进行说明. 数据介绍 先随机生成一组数据: 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(1

  • Python Pandas 转换unix时间戳方式

    使用pandas自带的pd.to_datetime把 unix 时间戳转为时间时默认是转换为 GMT标准时间 北京时间比这个时间还要加 8个小时, 使用python 自带的 time.localtime  转换时 默认是会处理好时区的问题,可以直接转换为 北京时间的: pandas需要自己处理时区问题 如果是pandas的字段(df.TIME为格式如上的时间戳)可以使用下面的方式转换: 以上这篇Python Pandas 转换unix时间戳方式就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考

  • pandas ix &iloc &loc的区别

    一开始自学Python的numpy.pandas时候,索引和切片把我都给弄晕了,特别是numpy的切片索引.布尔索引和花式索引,简直就是大乱斗.但是最近由于版本的问题,从之前的Python2.7改用Python3.6 了,在3.6中提供了loc和iloc两种索引方法,把ix这个方法给划分开来了,所以很有必要做个总结和对比. loc--通过行标签索引行数据 iloc--通过行号索引行数据 ix--通过行标签或者行号索引行数据(基于loc和iloc 的混合) 同理,索引列数据也是如此! 举例说明:

  • 详谈Pandas中iloc和loc以及ix的区别

    Pandas库中有iloc和loc以及ix可以用来索引数据,抽取数据.但是方法一多也容易造成混淆.下面将一一来结合代码说清其中的区别. 1. iloc和loc的区别: iloc主要使用数字来索引数据,而不能使用字符型的标签来索引数据.而loc则刚好相反,只能使用字符型标签来索引数据,不能使用数字来索引数据,不过有特殊情况,当数据框dataframe的行标签或者列标签为数字,loc就可以来其来索引. 好,先上代码,先上行标签和列标签都为数字的情况. import pandas as pd impo

  • 详解pandas DataFrame的查询方法（loc,iloc,at,iat,ix的用法和区别）

    在操作DataFrame时,肯定会经常用到loc,iloc,at等函数,各个函数看起来差不多,但是还是有很多区别的,我们一起来看下吧. 首先,还是列出一个我们用的DataFrame,注意index一列,如下: 接下来,介绍下各个函数的用法: 1.loc函数 愿意看官方文档的,请戳这里,这里一般最权威. loc函数是基于"标签"选择数据的,但是也可以接受一个boolean的array,对于每个用法,我们从参数方面来一一举例: 1.1 单个label 接受一个"标签"(

  • pandas中ix的使用详细讲解

    在上一篇博客中,我们已经仔细讲解了iloc和loc,只是简单了提到了ix.这是因为相比于前2者,ix更复杂,也更让人迷惑. 因此,本篇博客通过例子的解释试图来描述清楚ix,尤其是与iloc和loc的联系. 首先,再次介绍这三种方法的概述: loc gets rows (or columns) with particular labels from the index. loc从索引中获取具有特定标签的行(或列). iloc gets rows (or columns) at particular

  • java、spring、springboot中整合Redis的详细讲解

    java、spring、springboot中整合Redis的详细讲解

    java整合Redis 1.引入依赖或者导入jar包 <dependency> <groupId>redis.clients</groupId> <artifactId>jedis</artifactId> <version>2.9.0</version> </dependency> 2.代码实现 public class JedisTest { public static void main(String[]

  • ThreadPoolExecutor中的submit()方法详细讲解

    目录 submmit()参数解析 submit()的返回值Future FutureTask的get()的实现 submit()使用案例 在使用线程池的时候,发现除了execute()方法可以执行任务外,还发现有一个方法submit()可以执行任务. submit()有3个参数不一的方法,这些方法都是在ExecutorService接口中声明的,在AbstractExecutorService中实现,而ThreadPoolExecutor继承AbstractExecutorService. <T

  • Java设计模式中的七大原则详细讲解

    目录 1.开闭原则(软件设计第一原则) 2.依赖倒置原则 3.里氏替换原则 4.合成复用原则 5.接口隔离原则 6.迪米特法则 7.单一职责原则 设计模式要进行共性与可变性的分析,对共性进行抽象,同时对可变性进行封装,没有完美的设计模式,作为一名开发者要懂得取舍,触类旁通,开发出高内聚.低耦合.灵活性更高的软件产品 1.开闭原则(软件设计第一原则) 定义:一个软件实体应该对扩展开放,对修改关闭,即在不修改源代码的基础上扩展软件功能 本质思想: 以抽象来固定不变的东西(把固定不变的抽出来) 使用具

  • Golang设计模式中的桥接模式详细讲解

    目录 桥接模式 概念示例 桥接模式 桥接是一种结构型设计模式, 可将业务逻辑或一个大类拆分为不同的层次结构, 从而能独立地进行开发. 层次结构中的第一层 (通常称为抽象部分) 将包含对第二层 (实现部分) 对象的引用. 抽象部分将能将一些 (有时是绝大部分) 对自己的调用委派给实现部分的对象. 所有的实现部分都有一个通用接口, 因此它们能在抽象部分内部相互替换. 概念示例 假设你有两台电脑: 一台 Mac 和一台 Windows. 还有两台打印机: 爱普生和惠普. 这两台电脑和打印机可能会任意组

  • Golang设计模式中抽象工厂模式详细讲解

    目录 抽象工厂模式 概念示例 抽象工厂模式 抽象工厂模式是一种创建型设计模式, 它能创建一系列相关的对象, 而无需指定其具体类. 抽象工厂定义了用于创建不同产品的接口, 但将实际的创建工作留给了具体工厂类. 每个工厂类型都对应一个特定的产品变体. 在创建产品时, 客户端代码调用的是工厂对象的构建方法, 而不是直接调用构造函数 (new操作符). 由于一个工厂对应一种产品变体, 因此它创建的所有产品都可相互兼容. 客户端代码仅通过其抽象接口与工厂和产品进行交互. 该接口允许同一客户端代码与不同产品

  • pandas中df.groupby()方法深入讲解

    目录 分组:根据研究目的,将所有样本点按照一个或多个属性划分为多个组,就是分组. 分组的返回结果 按一列分组:df.groupby(column) 按多列分组:df.groupby([column1, column2]) 查看每组的统计数据:df.groupby(column).describe() 组内离散列计数:df.groupby(column)[column2].value_counts() 组内数值列和:df.groupby(column).sum() 组内成员数:df.groupby

  • spring mvc4中相关注解的详细讲解教程

    前言 在开始本文之前要说明以下,首先我是一个初学springmvc,抱着去加深印象的目的去整理相关springmvc4的相关注解,同时也希望给需要相关查阅的读者带来帮助,好了,下面话就不多说了,一起来看看详细的介绍吧. 1.@Controller Controller控制器是通过服务接口定义的提供访问应用程序的一种行为,它解释用户的输入,将其转换成一个模型然后将试图呈献给用户.Spring MVC 使用 @Controller 定义控制器,它还允许自动检测定义在类路径下的组件并自动注册.如想自动

  • Vue项目中接口调用的详细讲解

    Vue项目中接口调用的详细讲解

    在企业开发过程中,往往有着明确的前后端的分工,前端负责接收.使用接口,后端负责编写.处理接口. 对于前端如何使用接口,今天在Vue中进行讲解. 一个项目往往由这几个部分组成. 其中在src文件夹中, ,有这么些内容. 我们常常把接口文件,新建一个文件夹在src下,命名为api,api内的文件便是接口文件. 通常把后端的接口写在api文件夹下,自己命名为xxx.js // 登录 export function login(data) { return request({ url: '/api/co

  • java中PreparedStatement和Statement详细讲解

    大家都知道PreparedStatement对象可以防止sql注入,而Statement不能防止sql注入,那么大家知道为什么PreparedStatement对象可以防止sql注入,接下来看我的案例大家就会明白了! 我用的是mysql数据库,以admin表为例子,如下图: 最后面有具体的java代码和sql代码案例 最终执行的sql语句打印出来是SELECT * FROM admin WHERE username = '韦小宝' AND password = '222\' OR \'8\'=\

随机推荐