數(shù)據(jù)分析應(yīng)用項目化教程（Python） 課件 任務(wù)4.2索引操作2

第四章使用pandas進行數(shù)據(jù)對象構(gòu)建和數(shù)據(jù)運算

任務(wù)4.2索引操作Pandas索引操作概述使用位置索引和標(biāo)簽索引操作Series使用位置索引和標(biāo)簽索引操作DataFrame使用函數(shù)式索引操作Series和DataFrame使用常見查詢方法查詢數(shù)據(jù)索引用途索引變換使用函數(shù)式索引操作Series和DataFrame函數(shù)式索引：指帶有一個Series或DataFrame參數(shù)的函數(shù)，并返回有效的索引輸出,有效索引就是四種索引之一。df(或s).iloc屬性有效索引包括：一個整數(shù)，例如5整數(shù)列表或數(shù)組,例如[4,3,0]帶有整數(shù)的切片對象，例如1:7布爾數(shù)組df(或s).loc有效索引包括：單個標(biāo)簽，例如5或'a'（注意，它5被解釋為索引的標(biāo)簽,此用法不是索引的整數(shù)位置）列表或標(biāo)簽數(shù)組，例如['a','b','c']帶標(biāo)簽的切片對象'a':'f'（注意，標(biāo)簽切片的端點包括在內(nèi)）布爾數(shù)組df[]、s[]有效索引有位置有效索引，也有標(biāo)簽有效索引，遵循df和s索引運算符[]操作要求函數(shù)返回位置索引函數(shù)返回標(biāo)簽索引使用常見查詢方法查詢數(shù)據(jù)—df.querydf.query方法：DataFrame對象的query()方法允許使用表達(dá)式查詢DataFrame的數(shù)據(jù)，query也是類似于SQL中where關(guān)鍵字的語法邏輯。query有兩個SQL中標(biāo)志性的設(shè)計：其一是@引用自定義外部變量，其二是對于特殊的列名（例如包含空格的字符）可以用反引號``加以修飾引用。query特點：節(jié)省內(nèi)存以及有時他們具有更簡潔的語法形式,但只能查詢數(shù)據(jù)，不能修改數(shù)據(jù)。

使用常見查詢方法查詢數(shù)據(jù)—df.query使用常見查詢方法查詢數(shù)據(jù)—wherewhere方法:從具有布爾向量的Series中選擇值通常會返回數(shù)據(jù)的子集。為了保證選擇輸出與原始數(shù)據(jù)具有相同的形狀，您可以在Series和DataFrame中使用where方法。where接受的條件需要是布爾類型的，如果條件為真，保持原來的值，否則，就被賦值為默認(rèn)的NaN或其他指定值。使用常見查詢方法查詢數(shù)據(jù)—wheredf1.where(m,df2)大致相當(dāng)于np.where(m,df1,df2),比如：df.where(df<0,-df)==np.where(df<0,df,-df)。where對齊輸入布爾條件，以便可以使用設(shè)置進行部分選擇。小結(jié)函數(shù)式索引:函數(shù)帶有一個Series或DataFrame參數(shù)，返回有效索引query方法：使用表達(dá)式優(yōu)雅查詢數(shù)據(jù)where方法：使用布爾數(shù)組作