パンダのデータフレームクエリのメソッドは何ですか

今回は、pandas で Dataframe をクエリする方法 と、pandas で Dataframe をクエリするための 注意事項 について説明します。以下は実際的なケースです。見てみましょう。

pandas はさまざまなスライス方法を提供しますが、これらの方法についてあまり知らないと混乱しやすいです。次の例は、これらのスライス方法を示しています。

データの紹介

まず、データのセットをランダムに生成します:

In [5]: rnd_1 = [random.randrange(1,20) for x in xrange(1000)]
  ...: rnd_2 = [random.randrange(1,20) for x in xrange(1000)]
  ...: rnd_3 = [random.randrange(1,20) for x in xrange(1000)]
  ...: fecha = pd.date_range('2012-4-10', '2015-1-4')
  ...: 
  ...: data = pd.DataFrame({'fecha':fecha, 'rnd_1': rnd_1, 'rnd_2': rnd_2, 'rnd_3': rnd_3})
In [6]: data.describe()
Out[6]: 
       rnd_1    rnd_2    rnd_3
count 1000.000000 1000.000000 1000.000000
mean   9.946000   9.825000   9.894000
std    5.553911   5.559432   5.423484
min    1.000000   1.000000   1.000000
25%    5.000000   5.000000   5.000000
50%   10.000000  10.000000  10.000000
75%   15.000000  15.000000  14.000000
max   19.000000  19.000000  19.000000

[] スライスメソッド

角括弧を使用すると DataFrame をスライスできます。これは python に似ています。 』リストのスライス。インデックスに従って行選択、列選択、ブロック選択が可能です。

# 行选择
In [7]: data[1:5]
Out[7]: 
    fecha rnd_1 rnd_2 rnd_3
1 2012-04-11   1   16   3
2 2012-04-12   7   6   1
3 2012-04-13   2   16   7
4 2012-04-14   4   17   7
# 列选择
In [10]: data[['rnd_1', 'rnd_3']]
Out[10]: 
   rnd_1 rnd_3
0    8   12
1    1   3
2    7   1
3    2   7
4    4   7
5    12   8
6    2   12
7    9   8
8    13   17
9    4   7
10   14   14
11   19   16
12    2   12
13   15   18
14   13   18
15   13   11
16   17   7
17   14   10
18    9   6
19   11   15
20   16   13
21   18   9
22    1   18
23    4   3
24    6   11
25    2   13
26    7   17
27   11   8
28    3   12
29    4   2
..   ...  ...
970   8   14
971   19   5
972   13   2
973   8   10
974   8   17
975   6   16
976   3   2
977   12   6
978   12   10
979   15   13
980   8   4
981   17   3
982   1   17
983   11   5
984   7   7
985   13   14
986   6   19
987   13   9
988   3   15
989   19   6
990   7   11
991   11   7
992   19   12
993   2   15
994   10   4
995   14   13
996   12   11
997   11   15
998   17   14
999   3   8
[1000 rows x 2 columns]
# 区块选择
In [11]: data[:7][['rnd_1', 'rnd_2']]
Out[11]: 
  rnd_1 rnd_2
0   8   17
1   1   16
2   7   6
3   2   16
4   4   17
5   12   19
6   2   7

ただし、複数列選択の場合は、行を選択するときのような 1:5 の方法は使用できません。

In [12]: data[['rnd_1':'rnd_3']]
 File "<ipython-input-13-6291b6a83eb0>", line 1
  data[['rnd_1':'rnd_3']]
         ^
SyntaxError: invalid syntax

loc

locを使用すると、インデックスに従って行と列を選択できます。

In [13]: data.loc[1:5]
Out[13]: 
    fecha rnd_1 rnd_2 rnd_3
1 2012-04-11   1   16   3
2 2012-04-12   7   6   1
3 2012-04-13   2   16   7
4 2012-04-14   4   17   7
5 2012-04-15   12   19   8

ここで、loc と最初のメソッドの違いは、最初のメソッドは 4 行目のみを選択するのに対し、loc は 5 行目も選択することです。

data.loc[2:4, ['rnd_2', 'fecha']]
Out[14]: 
  rnd_2   fecha
2   6 2012-04-12
3   16 2012-04-13
4   17 2012-04-14

loc は 2 つの特定の日付の間のデータを選択できます。両方の日付がインデックスに含まれている必要があることに注意してください。

In [15]: data_fecha = data.set_index('fecha')
  ...: data_fecha.head()
Out[15]: 
      rnd_1 rnd_2 rnd_3
fecha             
2012-04-10   8   17   12
2012-04-11   1   16   3
2012-04-12   7   6   1
2012-04-13   2   16   7
2012-04-14   4   17   7
In [16]: # 生成两个特定日期
  ...: fecha_1 = dt.datetime(2013, 4, 14)
  ...: fecha_2 = dt.datetime(2013, 4, 18)
  ...: 
  ...: # 生成切片数据
  ...: data_fecha.loc[fecha_1: fecha_2]
Out[16]: 
      rnd_1 rnd_2 rnd_3
fecha             
2013-04-14   17   10   5
2013-04-15   14   4   9
2013-04-16   1   2   18
2013-04-17   9   15   1
2013-04-18   16   7   17

Update: 特別なニーズがない場合は、loc を使用し、[] の使用をできるだけ少なくすることを強くお勧めします。これは、loc を使用すると、DataFrame を再割り当てするときに連鎖インデックスの問題が回避され、コンパイラが[] を使用すると非常に遅くなります。SettingWithCopy に対して警告が表示される場合があります。

詳細については、公式ドキュメントを参照してください: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#indexing-view-versus-copy

iloc

If locは選択するインデックス (インデックス) 値に基づいており、iloc はインデックスの位置に従って選択します。 iloc はインデックスの特定の値を考慮せず、位置のみを考慮するため、iloc を使用する場合は角括弧内に数値のみを使用できます。

# 行选择
In [17]: data_fecha[10: 15]
Out[17]: 
      rnd_1 rnd_2 rnd_3
fecha             
2012-04-20   14   6   14
2012-04-21   19   14   16
2012-04-22   2   6   12
2012-04-23   15   8   18
2012-04-24   13   8   18
# 列选择
In [18]: data_fecha.iloc[:,[1,2]].head()
Out[18]: 
      rnd_2 rnd_3
fecha          
2012-04-10   17   12
2012-04-11   16   3
2012-04-12   6   1
2012-04-13   16   7
2012-04-14   17   7
# 切片选择
In [19]: data_fecha.iloc[[1,12,34],[0,2]]
Out[19]: 
      rnd_1 rnd_3
fecha          
2012-04-11   1   3
2012-04-22   2   12
2012-05-14   17   10

at

at は loc に似ていますが、loc よりも高速にデータにアクセスし、複数の要素ではなく 1 つの要素にのみアクセスできます。

In [20]: timeit data_fecha.at[fecha_1,'rnd_1']
The slowest run took 3783.11 times longer than the fastest. This could mean that an intermediate result is being cached.
100000 loops, best of 3: 11.3 µs per loop
In [21]: timeit data_fecha.loc[fecha_1,'rnd_1']
The slowest run took 121.24 times longer than the fastest. This could mean that an intermediate result is being cached.
10000 loops, best of 3: 192 µs per loop
In [22]: data_fecha.at[fecha_1,'rnd_1']
Out[22]: 17

iat

iat の iloc との関係は、at と loc の関係に似ており、at と同様に、単一の要素にのみアクセスできます。

In [23]: data_fecha.iat[1,0]
Out[23]: 1
In [24]: timeit data_fecha.iat[1,0]
The slowest run took 6.23 times longer than the fastest. This could mean that an intermediate result is being cached.
100000 loops, best of 3: 8.77 µs per loop
In [25]: timeit data_fecha.iloc[1,0]
10000 loops, best of 3: 158 µs per loop

ix

上記のメソッドはすべて、クエリのランクがインデックス内にあること、または位置が長さの範囲を超えていないことを必要としますが、ix では DataFrame にないデータを取得できます。索引。

In [28]: date_1 = dt.datetime(2013, 1, 10, 8, 30)
  ...: date_2 = dt.datetime(2013, 1, 13, 4, 20)
  ...: 
  ...: # 生成切片数据
  ...: data_fecha.ix[date_1: date_2]
Out[28]: 
      rnd_1 rnd_2 rnd_3
fecha             
2013-01-11   19   17   19
2013-01-12   10   9   17
2013-01-13   15   3   10

上記の例に示すように、2013 年 1 月 10 日は、この時点が 8:30 より前の 0:00 とみなされ、選択されませんでした。

この記事の事例を読んだ後は、この方法を習得したと思います。さらに興味深い情報については、php 中国語 Web サイトの他の関連記事に注目してください。

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