Python Pandas - Indexation et sélection des données
Dans ce chapitre, nous discuterons de la manière de découper et de découper la date et d'obtenir généralement le sous-ensemble d'objets pandas.
Les opérateurs d'indexation Python et NumPy "[]" et l'opérateur d'attribut "." fournissent un accès rapide et facile aux structures de données Pandas dans un large éventail de cas d'utilisation. Cependant, comme le type de données à accéder n'est pas connu à l'avance, l'utilisation directe d'opérateurs standard présente certaines limites d'optimisation. Pour le code de production, nous vous recommandons de tirer parti des méthodes optimisées d'accès aux données pandas expliquées dans ce chapitre.
Pandas prend désormais en charge trois types d'indexation multi-axes; les trois types sont mentionnés dans le tableau suivant -
| Sr. Non | Indexation et description |
|---|---|
| 1 |
.loc() Basé sur l'étiquette |
| 2 |
.iloc() Basé sur un entier |
| 3 |
.ix() Basé sur les étiquettes et les entiers |
.loc ()
Les pandas fournissent diverses méthodes pour avoir purement label based indexing. Lors du découpage, la borne de départ est également incluse. Les nombres entiers sont des étiquettes valides, mais ils font référence à l'étiquette et non à la position.
.loc() a plusieurs méthodes d'accès comme -
- Une seule étiquette scalaire
- Une liste d'étiquettes
- Un objet de tranche
- Un tableau booléen
locprend deux opérateurs simples / liste / plage séparés par ','. Le premier indique la ligne et le second indique les colonnes.
Exemple 1
#import the pandas library and aliasing as pd
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.randn(8, 4),
index = ['a','b','c','d','e','f','g','h'], columns = ['A', 'B', 'C', 'D'])
#select all rows for a specific column
print df.loc[:,'A']Ses output est comme suit -
a 0.391548
b -0.070649
c -0.317212
d -2.162406
e 2.202797
f 0.613709
g 1.050559
h 1.122680
Name: A, dtype: float64Exemple 2
# import the pandas library and aliasing as pd
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.randn(8, 4),
index = ['a','b','c','d','e','f','g','h'], columns = ['A', 'B', 'C', 'D'])
# Select all rows for multiple columns, say list[]
print df.loc[:,['A','C']]Ses output est comme suit -
A C
a 0.391548 0.745623
b -0.070649 1.620406
c -0.317212 1.448365
d -2.162406 -0.873557
e 2.202797 0.528067
f 0.613709 0.286414
g 1.050559 0.216526
h 1.122680 -1.621420Exemple 3
# import the pandas library and aliasing as pd
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.randn(8, 4),
index = ['a','b','c','d','e','f','g','h'], columns = ['A', 'B', 'C', 'D'])
# Select few rows for multiple columns, say list[]
print df.loc[['a','b','f','h'],['A','C']]Ses output est comme suit -
A C
a 0.391548 0.745623
b -0.070649 1.620406
f 0.613709 0.286414
h 1.122680 -1.621420Exemple 4
# import the pandas library and aliasing as pd
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.randn(8, 4),
index = ['a','b','c','d','e','f','g','h'], columns = ['A', 'B', 'C', 'D'])
# Select range of rows for all columns
print df.loc['a':'h']Ses output est comme suit -
A B C D
a 0.391548 -0.224297 0.745623 0.054301
b -0.070649 -0.880130 1.620406 1.419743
c -0.317212 -1.929698 1.448365 0.616899
d -2.162406 0.614256 -0.873557 1.093958
e 2.202797 -2.315915 0.528067 0.612482
f 0.613709 -0.157674 0.286414 -0.500517
g 1.050559 -2.272099 0.216526 0.928449
h 1.122680 0.324368 -1.621420 -0.741470Exemple 5
# import the pandas library and aliasing as pd
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.randn(8, 4),
index = ['a','b','c','d','e','f','g','h'], columns = ['A', 'B', 'C', 'D'])
# for getting values with a boolean array
print df.loc['a']>0Ses output est comme suit -
A False
B True
C False
D False
Name: a, dtype: bool.iloc ()
Les pandas fournissent diverses méthodes afin d'obtenir une indexation basée uniquement sur des nombres entiers. Comme python et numpy, ce sont0-based indexage.
Les différentes méthodes d'accès sont les suivantes -
- Un nombre entier
- Une liste d'entiers
- Une plage de valeurs
Exemple 1
# import the pandas library and aliasing as pd
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.randn(8, 4), columns = ['A', 'B', 'C', 'D'])
# select all rows for a specific column
print df.iloc[:4]Ses output est comme suit -
A B C D
0 0.699435 0.256239 -1.270702 -0.645195
1 -0.685354 0.890791 -0.813012 0.631615
2 -0.783192 -0.531378 0.025070 0.230806
3 0.539042 -1.284314 0.826977 -0.026251Exemple 2
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.randn(8, 4), columns = ['A', 'B', 'C', 'D'])
# Integer slicing
print df.iloc[:4]
print df.iloc[1:5, 2:4]Ses output est comme suit -
A B C D
0 0.699435 0.256239 -1.270702 -0.645195
1 -0.685354 0.890791 -0.813012 0.631615
2 -0.783192 -0.531378 0.025070 0.230806
3 0.539042 -1.284314 0.826977 -0.026251
C D
1 -0.813012 0.631615
2 0.025070 0.230806
3 0.826977 -0.026251
4 1.423332 1.130568Exemple 3
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.randn(8, 4), columns = ['A', 'B', 'C', 'D'])
# Slicing through list of values
print df.iloc[[1, 3, 5], [1, 3]]
print df.iloc[1:3, :]
print df.iloc[:,1:3]Ses output est comme suit -
B D
1 0.890791 0.631615
3 -1.284314 -0.026251
5 -0.512888 -0.518930
A B C D
1 -0.685354 0.890791 -0.813012 0.631615
2 -0.783192 -0.531378 0.025070 0.230806
B C
0 0.256239 -1.270702
1 0.890791 -0.813012
2 -0.531378 0.025070
3 -1.284314 0.826977
4 -0.460729 1.423332
5 -0.512888 0.581409
6 -1.204853 0.098060
7 -0.947857 0.641358.ix ()
Outre la base d'étiquettes et de nombres entiers purs, Pandas fournit une méthode hybride pour les sélections et le sous-ensemble de l'objet à l'aide de l'opérateur .ix ().
Exemple 1
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.randn(8, 4), columns = ['A', 'B', 'C', 'D'])
# Integer slicing
print df.ix[:4]Ses output est comme suit -
A B C D
0 0.699435 0.256239 -1.270702 -0.645195
1 -0.685354 0.890791 -0.813012 0.631615
2 -0.783192 -0.531378 0.025070 0.230806
3 0.539042 -1.284314 0.826977 -0.026251Exemple 2
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.randn(8, 4), columns = ['A', 'B', 'C', 'D'])
# Index slicing
print df.ix[:,'A']Ses output est comme suit -
0 0.699435
1 -0.685354
2 -0.783192
3 0.539042
4 -1.044209
5 -1.415411
6 1.062095
7 0.994204
Name: A, dtype: float64Utilisation des notations
Obtenir des valeurs de l'objet Pandas avec l'indexation multi-axes utilise la notation suivante -
| Objet | Indexeurs | Type de retour |
|---|---|---|
| Séries | s.loc [indexeur] | Valeur scalaire |
| Trame de données | df.loc [index_ligne, index_col] | Objet série |
| Panneau | p.loc [item_index, major_index, minor_index] | p.loc [item_index, major_index, minor_index] |
Note − .iloc() & .ix() applique les mêmes options d'indexation et la même valeur de retour.
Voyons maintenant comment chaque opération peut être effectuée sur l'objet DataFrame. Nous utiliserons l'opérateur d'indexation de base '[]' -
Exemple 1
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.randn(8, 4), columns = ['A', 'B', 'C', 'D'])
print df['A']Ses output est comme suit -
0 -0.478893
1 0.391931
2 0.336825
3 -1.055102
4 -0.165218
5 -0.328641
6 0.567721
7 -0.759399
Name: A, dtype: float64Note - Nous pouvons passer une liste de valeurs à [] pour sélectionner ces colonnes.
Exemple 2
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.randn(8, 4), columns = ['A', 'B', 'C', 'D'])
print df[['A','B']]Ses output est comme suit -
A B
0 -0.478893 -0.606311
1 0.391931 -0.949025
2 0.336825 0.093717
3 -1.055102 -0.012944
4 -0.165218 1.550310
5 -0.328641 -0.226363
6 0.567721 -0.312585
7 -0.759399 -0.372696Exemple 3
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.randn(8, 4), columns = ['A', 'B', 'C', 'D'])
print df[2:2]Ses output est comme suit -
Columns: [A, B, C, D]
Index: []Accès aux attributs
Les colonnes peuvent être sélectionnées à l'aide de l'opérateur d'attribut «.».
Exemple
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.randn(8, 4), columns = ['A', 'B', 'C', 'D'])
print df.ASes output est comme suit -
0 -0.478893
1 0.391931
2 0.336825
3 -1.055102
4 -0.165218
5 -0.328641
6 0.567721
7 -0.759399
Name: A, dtype: float64