作者：小伍哥
來源： 小伍哥聊風控
數據處理，也是風控非常重要的一個環節，甚至說是模型成敗的關鍵環節。因此，嫻熟簡潔的數據處理技巧，是提高建模效率和建模質量的必要能力。這裡開個專題，總結下pandas的使用方法，方便大家，也方便自己查閱。
這個專題叫做：【50個Pandas的奇淫技巧】，今天這個算是第一講，後續慢慢更新。
一、Pandas索引概述
很多人在使用Pandas處理數據時，總會迷失在data[]、iloc()、loc()、ix()中，似乎記得，又似乎不記得，每到用時都需要百度，不知所以然的解決了問題，下次繼續百度，記憶點基本上非常混亂。總結本文，希望能解決這個問題，通過一個簡單的案例徹底搞明白這幾種索引方法到底有什麼區別。
日常使用中，推薦使用loc和iloc進行索引，loc是指location的意思，iloc中的 i 是指integer，這兩個方法容易混淆，可以使用特殊方式來加強記憶。
iloc：基於位置，用行號、列號進行索引，i 可以看著 int，因此 iloc 只能用整數 來索引，例如data.iloc[0:2,:]
loc ：基於標籤，用行名、列名進行索引，數據的index經常為整數，因此 loc 的使用範圍要遠高於iloc，loc可以使用整數切片、名稱(index,columns)索引、也可以切片和名稱混合使用。例如：data.loc[0:5:,'row1':'row2']
我們簡單構造一個數據集，在下面的案例中需要用到。
import pandas as pd
import numpy as np
data = pd.DataFrame(np.arange(25).reshape(5, 5),
index = ['row1', 'row2','row3','row4','row5'],
columns=['col1', 'col2','col3','col4','col5'])
data
col1 col2 col3 col4 col5
row1 0 1 2 3 4
row2 5 6 7 8 9
row3 10 11 12 13 14
row4 15 16 17 18 19
row5 20 21 22 23 24創建的表格數據如下：
二、直接用列名索引
取一列：data['col1'] ，即取得第一列，得到的是一個Series對象。
取多列：data[['col1','col2']] ，即取得第一列、第二列，得到的是一個DataFrame對象。
注 意：用data['row1'] 、data[0]、data[:,0]、data[0,:]、data[:,'col1':'col2'] 統統都會報錯的，這類命令只能用來按列名取一列或多列。
data['col1']
row1 0
row2 5
row3 10
row4 15
row5 20data[['col1','col2']]
col1 col2
row1 0 1
row2 5 6
row3 10 11
row4 15 16
row5 20 21
#下面的命令直接應用都會報錯，但是用loc 和 iloc 就不會報錯
data['row1']
data[0]
data[:,0]
data[0,:]
data[:,'col1':'col2']
#TypeError: '(slice(None, None, None), 0)' is an invalid ke三、直接用行號索引
data[0:2] 代表取得第0行和第1行，不包含最後一個。
注 意：只取一行的話，要用data[0:1]，不能用data[0]，data[0:2,]也會報錯
data[0:2]
col1 col2 col3 col4 col5
row1 0 1 2 3 4
row2 5 6 7 8 9四、iloc按行號、列號索引
官方：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.iloc.html
1、行索引
1）取一行 ：data.iloc[0] 、data.iloc[0,:]
2）取多行 ：data.iloc[[0,2]] 、data.iloc[[0,2],:]
3）取連續多行 ：data.iloc[0:2] 、data.iloc[0:2,:]
2、列索引
4）取一列 ：data.iloc[:,0]
5）取多列 ：data.iloc[:,[0,2]]、data.iloc[:,[0,2]]
6）取連續多列 ：data.iloc[:,0:2]
注 意：
取行的時候可以不提列，也可以用 "，：" 來指全列
取列的時候必須用"：，"來指定全行。
可以使用一個數字來代表一個，可以使用一個列表[a,b]代表多個，也可以使用a:b代表連續多個。
data.iloc[0]
col1 0
col2 1
col3 2
col4 3
col5 4data.iloc[:,2:4]
col3 col4
row1 2 3
row2 7 8
row3 12 13
row4 17 18
row5 22 23data.iloc[:,[2,4]]
col3 col5
row1 2 4
row2 7 9
row3 12 14
row4 17 19
row5 22 24五、loc按行名、列名索引
官方網址：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.loc.html
1、行索引
取一行：data.loc['row1'] 、data.loc['row1',:]
取多行：data.loc[['row1','row2']] 、data.loc[['row1','row2'],:]
取連續多行：data.loc['row1':'row2'] 、data.loc['row1':'row2',:]
2、列索引
取一列：data.loc[:,'col1']
取多列：data.loc[:,['row1','row2']]
取連續多列：data.loc[:,'row1':'row2']
注 意：
取行的時候可以不提列，也可以用"，："來指全列。
取列的時候必須用"：，"來指定全行。
可以使用一個數字來代表一個，可以使用一個list ['a','b']代表多個，也可以使用'a':'b'代表連續多個。
data.loc[:,'col1':'col3']
col1 col2 col3
row1 0 1 2
row2 5 6 7
row3 10 11 12
row4 15 16 17
row5 20 21 22data.loc[:,['col1','col3']]
col1 col3
row1 0 2
row2 5 7
row3 10 12
row4 15 17
row5 20 22#當索引為整數時，可以用整數進行索引
data = pd.DataFrame(np.arange(25).reshape(5, 5),
columns=['col1', 'col2','col3','col4', 'col5'])
col1 col2 col3 col4 col5
0 0 1 2 3 4
1 5 6 7 8 9
2 10 11 12 13 14
3 15 16 17 18 19
4 20 21 22 23 24
data.loc[0:3,'col1':'col3']
col1 col2 col3
0 0 1 2
1 5 6 7
2 10 11 12
3 15 16 17六、使用iat和at
iat 和 at 只能取單個元素，iat 使用行、列索引，at 使用行、列名，但是其功能被 iloc 和 loc 包含，因此不推薦。
data.iat[1,2]
7data.at['row4','col4']
18七、最後總結（重點！！！！）
正常情況下，推薦使用 iloc 和 loc。最核心的點記住，取行可以不提列，取列必須提行，可以用一個數字，一個list，或者一個區間來取行列。ix新版的已經棄用了，所以可以不用太關注。