pandasseries取值

时间: 2023-11-17 22:02:21 浏览: 103

对pandas的层次索引与取值的新方法详解

pandas是一个强大的Python数据分析库，它提供了大量的数据结构和操作工具，其中层次索引（Hierarchical Indexing）是pandas中的一个重要功能，它允许在一个轴上拥有多个（两个及两个以上）索引级别。层次索引让数据集有了多层结构，使得数据能够以较低维度的形式存储和操作，非常适合处理具有多级标签的数据。层次索引可以应用于pandas的两种主要数据结构：Series和DataFrame。在Series中，层次索引表现为索引的多级（MultiIndex），而在DataFrame中，层次索引通常是在行和列上都可以设置。在进行层次索引之前，我们需要先创建一个Series或者DataFrame。例如，通过pandas的Series构造函数，我们可以创建一个带有层次索引的Series对象。如果我们在创建时指定了一个列表的列表作为索引，那么这个Series就会拥有层次索引。在上面提供的文档片段中，作者展示了如何创建一个带有两个层次级别索引的Series： ```python import numpy as np import pandas as pd s1 = pd.Series(data=[99,80,76,80,99], index=[['2017','2017','2018','2018','2018'],['张伊曼','张巧玲','张诗诗','张思思','张可可']]) print(s1) ``` 对于DataFrame，层次索引同样适用。在创建DataFrame时，可以通过指定索引参数来设置行的层次索引。例如，在文档中的例子中，作者创建了一个DataFrame，并通过`set_index`方法设置了行索引的多级结构： ```python df1 = pd.DataFrame({ 'year':[2016,2016,2017,2017,2018], 'fruit':['apple','banana','apple','banana','apple'], 'production':[10,30,20,70,100], 'profits':[40,30,60,80,10], }) df2 = df1.set_index(['year','fruit']) print(df2) ``` 在pandas中，除了创建层次索引之外，我们还需要关注如何访问和操作这些索引。传统的方法包括使用`.ix`索引器，但这个方法已在较新版本的pandas中被弃用，现在推荐使用`.iloc`和`.loc`。 `.iloc`基于整数位置索引，用于基于位置的索引，而`.loc`则是基于标签的索引器。例如，如果我们要从一个层次索引的Series中取特定位置的数据，可以使用`.iloc`： ```python print(s1.iloc[2]) ``` 如果要根据标签获取数据，我们则可以使用`.loc`： ```python print(s1.loc['2018']['张思思']) ``` 在DataFrame中，使用`.loc`和`.iloc`类似，可以用来获取或选择数据。`.loc`允许我们根据行和列的标签名来选择数据，而`.iloc`则是按照位置进行选择。在文档片段中，展示了使用`.loc`来获取特定年份和水果种类的平均利润： ```python print(df2.mean(level='fruit')) ``` 此外，我们还可以使用`.sum()`等聚合函数，根据某个索引层次来对数据进行聚合操作，如下示例计算了每个年份的生产总量： ```python print(df2.sum(level='year')) ``` 层次索引在数据分析中非常有用，尤其是在处理具有层级关系的数据时。通过它，我们可以轻松地按照不同层级来组织和处理数据，这对于分组、聚合等操作尤其重要。对于索引取值的新方法，我们除了使用`iloc`和`loc`之外，还可以使用`.xs()`方法来根据某个标签选择数据，这个方法特别适用于层次索引的场景。在处理多级索引时，`xs()`方法可以让我们根据某一级别的标签快速地获取数据。在pandas中，层次索引为我们提供了一种在单个对象中表达更高维度数据的方式，使得我们可以以一种简洁、直观的方法来操作这些数据。它为数据分析提供了强大的工具，使得复杂的多维数据处理变得简单。掌握层次索引的创建和使用，对于使用pandas进行数据分析来说是非常重要的一步。

Pandas Series可以通过索引或标签来获取其值。可以使用方括号[]或.loc[]方法来实现。例如，如果我们有一个名为s的Series，我们可以使用s或s.loc来获取第一个元素的值。如果Series的索引是整数，则可以使用iloc[]方法来按位置获取值。例如，s.iloc将返回第一个元素的值。另外，可以使用切片来获取Series的子集。例如，s[1:3]将返回索引为1和2的元素的Series子集。 <<相关问题>> 1. Pandas Series有哪些常用的方法？ 2. 如何在Pandas Series中添加或删除元素？ 3. Pandas Series和Python列表有什么区别？

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