通过直接索引数据框来选择特定的行和列

Question

d = {'col1': [33,34,35], 'col2': [5,6,8], 'col3': [7,8,9]}
df = pd.DataFrame(data=d)
df[['col1','col3']].head()

使用上面的代码，我可以选择col1和col3，但是如果我希望只选择第1行和第3行（使用值[33,35]和[7,9]）而不使用任何函数（例如，loc，iloc，at，iat等。 ） - 纯粹使用数据框索引，例如，df[..,..]，有没有办法实现这一目标？

Answer 1

使用索引，1索引第二个元素，使用1，因为python中的索引以0开头：

print(df['col1'][1])

更新获取列转置数据框，然后获取列0和2，因为转置，然后转置回：

print(df[['col1','col3']].T[[0,2]].T)

要么：

print(df[df.index.isin([0,2])][['col1','col3']])

Answer 2

如上所述，有几种方法可以做到这一点。需要考虑的两点是：从可读性/ Pythonic /惯用的角度来看是有意义的，从绩效的角度来看是有意义的。我可能的解决方案不符合OP的完整规范以避免功能，但我会提供它们供考虑和比较。

让我们看看三种方法，并从两个角度考虑它们。

在这种情况下，为了通过计时代码执行来帮助我们更清楚地看到一些性能方面，我们通过重复存储的值100,000次来增加DataFrame的大小。

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'col1':[32, 33, 34] * 100000,
                   'col2':[1, 2, 3] * 100000,
                   'col3':[1, 2, 3] * 100000,
                  })

方法1

此方法使用@ U9-Forward概述的过程，即按列索引，转置行和列，以便您可以索引所需的行并将DataFrame转换回原始方向。

在Jupyter中使用%timeit，我们看到这种方法需要多长时间来处理：

[1]: %timeit df[['col1', 'col3']].T[[0, 2]].T
     3.02 ms ± 16.1 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)

方法2

此方法基于所需行和索引的列表创建掩码，并基于该掩码过滤DataFrame，然后仅选择所需的列。这与@ jpp的方法有一些相似之处，但不使用.loc。

同样，使用%timeit ......我们看到这种方法只需要方法1的一半。

[2]: %timeit df[df.index.isin([0, 2])][['col1', 'col3']]
     1.61 ms ± 31.5 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)

方法3

第三种方法使用.take()方法从DataFrame中选择特定行，然后为所需列索引。

再次，使用%timeit，我们发现这种方法比方法2快三倍，比方法1快六倍。

[1]: %timeit df.take([0, 2])[['col1','col3']]
     507 µs ± 5.31 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)

也有争议的是，这种方法比前两种方法更容易阅读。

Answer 3

这会满足您的需求吗？ ：

df[['col1','col3']][::2]

在这里，我利用了您询问的行索引（0和2）可以表示为切片的事实。但是，对于任意一组行索引，可能无法使其变得简单

Answer 4

Use iloc or loc

您希望将整数位置索引与基于标签的索引相结合。这通常很麻烦，但在这里你可以使用iloc支持整数位置和布尔数组索引的事实：

d = {'col1': [33,34,35], 'col2': [5,6,8], 'col3': [7,8,9]}
df = pd.DataFrame(data=d)

res = df.iloc[[0, 2], df.columns.isin(['col1', 'col3'])]

print(res)

   col1  col3
0    33     7
2    35     9

Python中的索引以0开头，因此第一行和第三行由[0, 2]表示。

另一种方法是使用loc和行的布尔索引：

res = df.loc[df.index.isin([0, 2]), ['col1', 'col3']]

由于通常行数超过列数，并且因为整数位置索引自然比基于标签更有效，所以您可能更喜欢iloc而不是loc。