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假设我有一个 pandas Series
,我想访问特定索引处的一组元素,如下所示:
In [1]:
from pandas import Series
import numpy as np
s = Series(np.arange(0,10))
In [2]: s.loc[[3,7]]
Out[2]:
3 3
7 7
dtype: int64
.loc
方法接受一个list
作为这种选择的参数。 .iloc
和 .ix
方法的工作方式相同。
但是,如果我使用 tuple
作为参数,.loc
和 .iloc
都会失败:
In [5]: s.loc[(3,7)]
---------------------------------------------------------------------------
IndexingError Traceback (most recent call last)
........
IndexingError: Too many indexers
In [6]: s.iloc[(3,7)]
---------------------------------------------------------------------------
IndexingError Traceback (most recent call last)
........
IndexingError: Too many indexers
.ix
产生了一个奇怪的结果:
In [7]: s.ix[(3,7)]
Out[7]: 3
现在,我知道你甚至不能用原始的 python list
做到这一点:
In [27]:
x = list(range(0,10))
x[(3,7)]
---------------------------------------------------------------------------
TypeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-27-cefdde088328> in <module>()
1 x = list(range(0,10))
----> 2 x[(3,7)]
TypeError: list indices must be integers or slices, not tuple
要从列表
中检索一组特定索引,您需要使用理解,as explained here .
但另一方面,使用 tuple
从 pandas DataFrame
中选择行似乎适用于所有三种索引方法。下面是一个使用 .loc
方法的例子:
In [8]:
from pandas import DataFrame
df = DataFrame({"x" : np.arange(0,10)})
In [9]:
df.loc[(3,7),"x"]
Out[9]:
3 3
7 7
Name: x, dtype: int64
我的三个问题是:
Series
索引器不接受 tuple
?看起来tuple
很自然,因为所需的索引集是 list
界面?Series
.ix
结果的解释是什么?Series
和 DataFrame
在这件事上不一致?最佳答案
我认为第一个问题的答案是tuples
用于在MultiIndex
中定位。我认为后两个问题没有很好的答案,除了你在代码中分别暴露了一个错误和一个不一致(这并不难做到:))。所以 Series
提示是因为你没有MultiIndex
或者,更一般地说,元组的长度大于索引中的级别数。DataFrame
可能应该以相同的方式使用react,但事实并非如此。我认为最安全的方法是为 MultiIndex
保留 tuples
并使用列表/数组/系列来索引多行。作为旁注,您可以使用元组列表/数组来选择 MultiIndex
中的多行。
关于python - Pandas 索引器方法和元组作为参数,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/36197842/
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