这次给大家带来pandas中的Dataframe查询有哪些方法，pandas中Dataframe查询的注意事项有哪些，下面就是实战案例，一起来看一下。
pandas为我们提供了多种切片方法，而要是不太了解这些方法，就会经常容易混淆。下面举例对这些切片方法进行说明。
数据介绍
先随机生成一组数据：
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[]切片方法
使用方括号能够对DataFrame进行切片，有点类似于python的列表切片。按照索引能够实现行选择或列选择或区块选择。
# 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
不过对于多列选择，不能像行选择时一样使用1：5这样的方法来选择。
In [12]: data[['rnd_1':'rnd_3']] File "<ipython-input-13-6291b6a83eb0>", line 1 data[['rnd_1':'rnd_3']] ^ SyntaxError: invalid syntax
loc
loc可以让你按照索引来进行行列选择。
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
这里需要注意的是，loc与第一种方法不同之处在于会把第5行也选择进去，而第一种方法只会选择到第4行为止。
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能够选择在两个特定日期之间的数据，需要注意的是这两个日期必须都要在索引中。
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更新：如果没有特殊需求，强烈建议使用loc而尽量少使用[]，因为loc在对DataFrame进行重新赋值操作时会避免chained indexing问题，使用[]时编译器很可能会给出SettingWithCopy的警告。
具体可以参见官方文档：http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#indexing-view-versus-copy
iloc
如果说loc是按照索引（index）的值来选取的话，那么iloc就是按照索引的位置来进行选取。iloc不关心索引的具体值是多少，只关心位置是多少，所以使用iloc时方括号中只能使用数值。
# 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的使用方法与loc类似，但是比loc有更快的访问数据的速度，而且只能访问单个元素，不能访问多个元素。
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对于iloc的关系就像at对于loc的关系，是一种更快的基于索引位置的选择方法，同at一样只能访问单个元素。
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
以上说过的几种方法都要求查询的秩在索引中，或者位置不超过长度范围，而ix允许你得到不在DataFrame索引中的数据。
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
如上面的例子所示，2013年1月10号并没有被选择进去，因为这个时间点被看作为0点0分，比8点30分要早一些。
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