在数据处理过程中，经常会遇到要筛选不同要求的数据，通过 Pandas 可以轻松时间，这一篇我们来看下如何使用 Pandas 来完成数据筛选吧。
Pandas 中除了支持 Python 和 Numpy 的索引运算符[]和属性运算符.来访问数据之外，还有很多其他的方式来访问数据，我们一起来看看吧。
import pandas as pd
import numpy as np
index = pd.Index(data=["Tom", "Bob", "Mary", "James", "Andy", "Alice"], name="name")
data = {
"age": [18, 30, np.nan, 40, np.nan, 30],
"city": ["Bei Jing ", "Shang Hai ", "Guang Zhou", "Shen Zhen", np.nan, " "],
"sex": [None, "male", "female", "male", np.nan, "unknown"],
"birth": ["2000-02-10", "1988-10-17", None, "1978-08-08", np.nan, "1988-10-17"]
}
user_info = pd.DataFrame(data=data, index=index)
# 将出生日期转为时间戳
user_info["birth"] = pd.to_datetime(user_info.birth)
print(user_info)
# age city sex birth
# name
# Tom 18.0 Bei Jing None 2000-02-10
# Bob 30.0 Shang Hai male 1988-10-17
# Mary NaN Guang Zhou female NaT
# James 40.0 Shen Zhen male 1978-08-08
# Andy NaN NaN NaN NaT
# Alice 30.0 unknown 1988-10-17
字典式get访问数据(行/列/具体数据值)
我们都知道，Python 中的字典要获取 value 时可以通过 get 方法来获取，对于 Series 和 DataFrame 也一样，他们一样可以通过 get 方法来获取。
# 获取得到所有年龄相关的这一列的信息，结果为一个 Series
c = user_info.get("age")
print(c)
# name
# Tom 18.0
# Bob 30.0
# Mary NaN
# James 40.0
# Andy NaN
# Alice 30.0
# Name: age, dtype: float64
# 从包含所有的年龄信息的 Series 中得到 Tom 的年龄
user_info.get("age").get("Tom")
# 18.0
可以使用get连续获取。
属性访问
除了可以通过 get 方法来获取数据之外，还可以通过属性的方式来访问，同样完成上面的功能，来看下如何通过属性访问的方式来实现。
c = user_info.age
print(c)
# name
# Tom 18.0
# Bob 30.0
# Mary NaN
# James 40.0
# Andy NaN
# Alice 30.0
# Name: age, dtype: float64
c = user_info.age.Tom
print(c)
# 18.0
这两种属于同一种操作。
切片访问(一定范围的行/列/数据值)
在学习 Python 时，会发现列表的切片操作非常地方便，Series 和 DataFrame 同样也有切片操作。
对于 Series 和DataFrame来说，通过切片可以完成选择指定的行，或者列。
筛选行
# 获取年龄的前两行
c = user_info.age[:2]
print(c)
# name
# Tom 18.0
# Bob 30.0
# Name: age, dtype: float64
# 获取所有信息的前两行
c = user_info[:2]
print(c)
# age city sex birth
# name
# Tom 18.0 Bei Jing None 2000-02-10
# Bob 30.0 Shang Hai male 1988-10-17
# 所有信息每两行获取一次数据
c = user_info[::2]
print(c)
# age city sex birth
# name
# Tom 18.0 Bei Jing None 2000-02-10
# Mary NaN Guang Zhou female NaT
# Andy NaN NaN NaN NaT
# 对所有信息进行反转
c= user_info[::-1]
print(c)
# age city sex birth
# name
# Alice 30.0 unknown 1988-10-17
# Andy NaN NaN NaN NaT
# James 40.0 Shen Zhen male 1978-08-08
# Mary NaN Guang Zhou female NaT
# Bob 30.0 Shang Hai male 1988-10-17
# Tom 18.0 Bei Jing None 2000-02-10
筛选列
只需要将列名传入切片即可完成筛选。
c = user_info['age']
print(c)
print(type(c)) # # <class 'pandas.core.series.Series'>
# name
# Tom 18.0
# Bob 30.0
# Mary NaN
# James 40.0
# Andy NaN
# Alice 30.0
# Name: age, dtype: float64
筛选多个列，传入一个列表类型，列表中的每一项都是属性名(列名)，不是切片操作，是直接获取。
c = user_info[['age','sex']]
print(c)
# age sex
# name
# Tom 18.0 None
# Bob 30.0 male
# Mary NaN female
# James 40.0 male
# Andy NaN NaN
# Alice 30.0 unknown
print(type(c)) # <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
通过数字筛选行和列----iloc[,]
通过切片操作可以完成筛选行或者列，如何同时筛选出行和列呢？
通过 iloc 即可实现， iloc 支持传入行和列的筛选器，并用 , 隔开。
格式：user/iloc[行,列]，行/列可以是数字或者切片格式。
先来看下前几种的用法。
- 在loc[]的[]中，有两个参数，分别为行和列的默认索引(位置)----0，1，2，...
- 行的格式可以是单行(行号)，多行[行号列表，行号切片]，三种格式。
- 列的格式与行的一致。
# 筛选出第一行数据
c = user_info.iloc[0]
print(c)
# age 18
# city Bei Jing
# sex None
# birth 2000-02-10 00:00:00
# Name: Tom, dtype: object
# 筛选出第二行第一列的数据
c = user_info.iloc[1,0]
print(c)
# 30.0
# 筛选出第二行、第一行、第三行对应的第一列的数据
c = user_info.iloc[[1, 0, 2], 0]
print(c)
# name
# Bob 30.0
# Tom 18.0
# Mary NaN
# Name: age, dtype: float64
# 筛选出第一行至第三行以及第一列至第二列的数据
c = user_info.iloc[0:3, 0:2]
print(c)
# age city
# name
# Tom 18.0 Bei Jing
# Bob 30.0 Shang Hai
# Mary NaN Guang Zhou
通过名称筛选行和列 ----- loc[name,name]
虽然通过 iloc 可以实现同时筛选出行和列，但是它接收的是输入，非常不直观。
通过 loc可实现传入名称来筛选数据，loc 支持传入行和列的筛选器，并用 , 隔开。
先来看下前几种的用法：
- 在loc[]的[]中，有两个参数，分别为行和列。
- 行的格式可以是单行(行名)，多行[行列表，行切片]，三种格式。
- 列的格式与行的一致。
# 筛选出名称为 Tom 的数据一行数据
c = user_info.loc["Tom"]
print(c)
# age 18
# city Bei Jing
# sex None
# birth 2000-02-10 00:00:00
# Name: Tom, dtype: object
# 筛选出名称为 Tom 的年龄
c = user_info.loc["Tom", "age"]
print(c)
# 18.0
# 筛选出名称在 ["Bob", "Tom"] 中的两行数据
c = user_info.loc[["Bob", "Tom"]]
print(c)
# age city sex birth
# name
# Bob 30.0 Shang Hai male 1988-10-17
# Tom 18.0 Bei Jing None 2000-02-10
# 筛选出索引名称在 Tom 到 Mary 之间的数据
c = user_info.loc["Tom": "Mary"]
print(c)
# age city sex birth
# name
# Tom 18.0 Bei Jing None 2000-02-10
# Bob 30.0 Shang Hai male 1988-10-17
# Mary NaN Guang Zhou female NaT
# 筛选出年龄这一列数据
c = user_info.loc[:, ["age"]]
print(c)
# age
# name
# Tom 18.0
# Bob 30.0
# Mary NaN
# James 40.0
# Andy NaN
# Alice 30.0
# 筛选出所有 age 到 birth 之间的这几列数据
c = user_info.loc[:, "age": "birth"]
print(c)
# age city sex birth
# name
# Tom 18.0 Bei Jing None 2000-02-10
# Bob 30.0 Shang Hai male 1988-10-17
# Mary NaN Guang Zhou female NaT
# James 40.0 Shen Zhen male 1978-08-08
# Andy NaN NaN NaN NaT
# Alice 30.0 unknown 1988-10-17
与切片以及iloc不同的是，loc中的切片区间是包含前后的。
布尔索引
在之前的学习中，我们学习了花式索引的概念，就是返回一个全是bool值的Series对象作为索引。
通过布尔操作我们一样可以进行筛选操作，布尔操作时，& 对应 and，| 对应 or，~ 对应 not。
当有多个布尔表达式时，需要通过小括号来进行分组。
- 筛选出age大于20的人
# 筛选出age大于20的人
c = user_info.age > 20
print(c)
# name
# Tom False
# Bob True
# Mary False
# James True
# Andy False
# Alice True
# Name: age, dtype: bool
cr = user_info[c]
print(cr)
# age city sex birth
# name
# Bob 30.0 Shang Hai male 1988-10-17
# James 40.0 Shen Zhen male 1978-08-08
# Alice 30.0 unknown 1988-10-17
- 筛选出年龄在20岁以上，并且性别为男性的数据
cr = user_info[(user_info.age >20 ) & (user_info.sex == 'male')]
print(cr)
# age city sex birth
# name
# Bob 30.0 Shang Hai male 1988-10-17
# James 40.0 Shen Zhen male 1978-08-08
3.筛选出性别不为 unknown 的数据
user_info[~(user_info.sex == "unknown")]
4.除了切片操作可以实现之外， loc 一样可以实现。
c = user_info.loc[user_info.age > 20, ["age"]]
print(c)
# age
# name
# Bob 30.0
# James 40.0
# Alice 30.0
isin 筛选
isin是一种bool索引的一种特殊表达式。
Series 包含了 isin 方法，它能够返回一个布尔向量，用于筛选数据,然后将该表达式作为索引后，获取相应的数据。
1.筛选出性别属于 male 和 female的数据
# 筛选出性别属于 male 和 female的数据
bool = user_info.sex.isin(["male", "female"])
print(bool)
# name
# Tom False
# Bob True
# Mary True
# James True
# Andy False
# Alice False
# Name: sex, dtype: bool
c = user_info[user_info.sex.isin(["male", "female"])]
print(c)
# age city sex birth
# name
# Bob 30.0 Shang Hai male 1988-10-17
# Mary NaN Guang Zhou female NaT
# James 40.0 Shen Zhen male 1978-08-08
对于索引来说，一样可以使用 isin 方法来筛选。
2.筛选索引为Bob的数据项
c = user_info.index.isin(["Bob"])
print(type(c),c)
# <class 'numpy.ndarray'> [False True False False False False]
c = user_info[user_info.index.isin(["Bob"])]
print(c)
# age city sex birth
# name
# Bob 30.0 Shang Hai male 1988-10-17
通过Callable筛选
loc、iloc、切片操作都支持接收一个 callable 函数，callable必须是带有一个参数（调用Series，DataFrame）的函数，并且返回用于索引的有效输出。
切片：
c = user_info[lambda df: df["age"] > 20]
print(c)
# age city sex birth
# name
# Bob 30.0 Shang Hai male 1988-10-17
# James 40.0 Shen Zhen male 1978-08-08
# Alice 30.0 unknown 1988-10-17
loc:
c = user_info.loc[lambda df: df.age > 20, lambda df: ["age"]]
print(c)
# age
# name
# Bob 30.0
# James 40.0
# Alice 30.0
iloc:
c = user_info.iloc[lambda df: [0, 5], lambda df: [0]]
print(c)
# age
# name
# Tom 18.0
# Alice 30.0
同样，支持lambda表达式的话，那么一定支持更复杂的自定义函数。
