前言

本篇鸣谢 马川-燕大 的增删整理， 王圣元 ——原创文章，与原文不同之处包含我的学习记录。

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源文档及相关文件

0 引言

Pandas 是 Python 为解决数据分析而创建的，详情看官网 https://pandas.pydata.org/。 在使用 pandas 之前，需要引进它，语法如下：

import pandas

这样就可以用 pandas 里面所有的内置方法 (build-in methods) 了，比如创建一维的 Series 和二维的 DataFrame。

pandas.Series()

pandas.DataFrame()

但是每次写 pandas 字数有点多，通常给 pandas 起个别名 pd，用以下语法，这样所有出现 pandas 的地方都可以用 pd 替代。

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import pandas as pd#本篇使用的是0.25.1版本的pandas

Pandas 里面的数据结构是「多维数据表」，学习它可以类比这 NumPy 里的「多维数组」。1/2 维的「多维数据表」分别叫做 Series (系列)和 DataFrame (数据帧)，与1/2 维的「多维数组」的类比关系如下。

由于「系列」、「数据帧」这些直译过来的中文名词听起来有些奇怪，在本帖还是直接用 Series和 DataFrame。

对比 NumPy (np) 和 Pandas (pd) 每个维度下的数据结构，不难看出

pd 多维数据表 = np 多维数组 + 描述

其中

• Series = 1darray + index

• DataFrame = 2darray + index + columns

每个维度上的「索引」使得「多维数据表」比「多维数组」涵盖更多的信息，如下图，左边的 2d array 仅仅储存了一组数值 (具体代表什么意思却不知道)，而右边的 DataFrame 一看就知道这是平安银行和茅台从 2018-1-3 到 2019-1-3 的价格。

和学习 numpy 一样，学习 pandas 还是遵循的 Python 里「万物皆对象」的原则，既然把数据表当对象，就得按着数据表的创建、数据表的存载、数据表的获取、数据表的合并和连接、数据表的重塑和透视、和数据表的分组和整合来盘一盘 Pandas。

提纲：

由于篇幅原因，Pandas 系列分两贴，上贴讲前三节的内容，下帖讲后三节的内容。

1 数据表的创建

数据表有两大类型

• Series: 一维数据，类似于 python 中的基本数据的 list 或 NumPy 中的 1D array。Pandas 里最基本的数据结构

• DataFrame: 二维数据，类似于 R 中的 data.frame 或 Matlab 中的 Tables。DataFrame 是 Series 的容器

知识点

最常见的数据类型是二维的 DataFrame，其中

• 每行代表一个示例 (instance)

• 每列代表一个特征 (feature)

DataFrame 可理解成是 Series 的容器，每一列都是一个 Series，或者 Series 是只有一列的 DataFrame。

接下来用代码来创建 pandas 数据表：

一维 Series

创建 Series 只需用下面一行代码

pd.Series( x, index=idx )

其中 x 可以是

1. 列表 (list)

2. numpy 数组 (ndarray)

3. 字典 (dict)

回顾Python编程基础中函数的定义，那么

• x 是位置参数

• index 是默认参数，默认值为 idx = range(0, len(x))

用列表

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s = pd.Series([27.2, 27.65, 27.70, 28])
s

0    27.20
1    27.65
2    27.70
3    28.00
dtype: float64

打印出来并不仅仅是列表里面的浮点数，每个浮点数前面还有一个索引，在本例中是 0, 1, 2, 3。

因此在创建 Series 时，如果不显性设定 index，那么 Python 给定一个默认从 0 到 N-1 的值，其中 N 是 x 的长度。

Series s 也是一个对象，用 dir(s) 可看出关于 Series 所有的属性和内置函数，其中最重要的是

• 用 s.values 打印 s 中的元素

• 用 s.index 打印 s 中的元素对应的索引

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s.values

array([27.2 , 27.65, 27.7 , 28.  ])

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s.index

RangeIndex(start=0, stop=4, step=1)

不难发现，以上创建的 Series 和 numpy 数组比多了「索引」，但这种 0,1,2,3 的索引是在没有什么描述意义。实际上定义的 s 是海底捞在 2019 年 4 月 1 日到 2019 年 4 月 4 日的股价，那么用日期来当索引是不是更好些？

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dates = pd.date_range('20190401',periods=4)
s2 = pd.Series( [27.2, 27.65, 27.70, 28], index=dates )
s2

2019-04-01    27.20
2019-04-02    27.65
2019-04-03    27.70
2019-04-04    28.00
Freq: D, dtype: float64

pandas.date_range(start=None, end=None, periods=None, freq=‘D’, tz=None, normalize=False, name=None, closed=None, **kwargs)

该函数主要用于生成一个固定频率的时间索引，在调用构造方法时，必须指定start、end、periods中的两个参数值，否则报错。

主要参数说明：

• periods：固定时期，取值为整数或None

• freq：日期偏移量，取值为string或DateOffset，默认为’D’

• normalize：若参数为True表示将start、end参数值正则化到午夜时间戳

• name：生成时间索引对象的名称，取值为string或None

• closed：可以理解成在closed=None情况下返回的结果中，若closed=‘left’表示在返回的结果基础上，再取左开右闭的结果，若closed=‘right’表示在返回的结果基础上，再取做闭右开的结果

显然，s2 比 s 包含的信息更多，这是 s2 的索引是一组日期对象，数据类型是 datetime64，频率是 D (天)。

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s2.index

DatetimeIndex(['2019-04-01', '2019-04-02', '2019-04-03', '2019-04-04'], dtype='datetime64[ns]', freq='D')

甚至还可以给 s2 命名，就叫海底捞股价如何？

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s2.name = '海底捞股价'
s2

2019-04-01    27.20
2019-04-02    27.65
2019-04-03    27.70
2019-04-04    28.00
Freq: D, Name: 海底捞股价, dtype: float64

用 numpy 数组

除了用列表，还可以用 numpy 数组来生成 Series。在下例中，加入缺失值 np.nan，并分析一下 Series 中另外 5 个属性或内置函数的用法：

• len: s 里的元素个数

• shape: s 的形状 (用元组表示)

• count: s 里不含 nan 的元素个数

• unique: 返回 s 里不重复的元素

• value_counts: 统计 s 里非 nan 元素的出现次数

对照上面函数的用法，下面的输出一看就懂了吧。

空值的产生只有np.nan()

总结一下：

np.nan不是一个“空”对象，用 i is None判断是False； 对某个值是否为空值进行判断，只能用np.isnan(i)函数，万万不可用 i == np.nan()来做，否则你会死的很惨的，因为空值并不能用判断相等的“==”正确识别（上例前两条）；

np.nan非空对象，其类型为基本数据类型float（是不是很神奇，我也不知道为什么要这样设计）

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import numpy as np

s = pd.Series( np.array([27.2, 27.65, 27.70, 28, 28, np.nan]) )
print( 'The length is', len(s) )
print( 'The shape is', s.shape )
print( 'The count is', s.count() )

The length is 6
The shape is (6,)
The count is 5

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s.unique()

array([27.2 , 27.65, 27.7 , 28.  ,   nan])

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s.value_counts()

28.00    2
27.70    1
27.65    1
27.20    1
dtype: int64

用字典

创建 Series 还可以用字典。字典的「键值对」的「键」自动变成了 Series 的索引 (index)，而「值」自动变成了Series 的值 (values)。代码如下 (下列用 name 参数来对 s3 命名)

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data_dict = { 'BABA': 187.07, 'PDD': 21.83, 'JD': 30.79, 'BIDU': 184.77 }
s3 = pd.Series(data_dict, name='中概股')
s3.index.name = '股票代号'
s3

股票代号
BABA    187.07
PDD      21.83
JD       30.79
BIDU    184.77
Name: 中概股, dtype: float64

给 s3 起名中概股是因为阿里巴巴 (BABA)、拼多多 (PDD)、京东 (JD) 和百度 (BIDU) 都是中国公司但在美国上市的。此外还可以给 index 命名为 ‘股票代号’。

现在假设这里的股票代号为

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stock = ['FB', 'BABA', 'PDD', 'JD']
s4 = pd.Series( s3, index=stock )
s4

FB         NaN
BABA    187.07
PDD      21.83
JD       30.79
Name: 中概股, dtype: float64

代号里多加了脸书 (FB)，而 sdata 字典中没有 FB 这个键，因此生成的 s4 在 FB 索引下对应的值为 NaN。再者，代号里没有百度 (BIDU)，因此 s4 里面没有 BIDU 对应的值 (即便 sdata 里面有)。

当两个 Series 进行某种操作时，比如相加，Python 会自动对齐不同 Series 的 index，如下面代码所示：

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s3 + s4

BABA    374.14
BIDU       NaN
FB         NaN
JD       61.58
PDD      43.66
Name: 中概股, dtype: float64

Series 是 Pandas 里面最基本的数据结构，但是对应每个索引只有一个元素 (比如一个日期对应一个股价)，因此 Series 处理不了每个索引对应多个元素 (比如一个日期对应一个开盘价、收盘价、交易量等等)。而 DataFrame 可以解决这个问题。

二维 DataFrame

创建 DataFrame 只需用下面一行代码

pd.DataFrame( x, index=idx, columns=col )

其中 x 可以是

1. 二维列表 (list)

2. 二维 numpy 数组 (ndarray)

3. 字典 (dict)，其值是一维列表、numpy 数组或 Series

4. 另外一个 DataFrame

回顾Python编程基础中函数的定义，那么

• x 是位置参数

• index 是默认参数，默认值为 idx = range(0, x.shape[0]),行索引

• columns 是默认参数，默认值为 col = range(0, x.shape[1])，列索引

用列表或 numpy 数组

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# df1 = pd.DataFrame( [[1, 2, 3], [4, 5, 6]] )
df1 = pd.DataFrame( np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) )
df1

在创建 DataFrame 时，如果不显性设定 index 和 columns 时，那么Python 给它们默认值，其中

• index = 0 到 r-1，r 是 x 的行数

• colmns = 0 到 c-1，c 是 x 的列数

用对象为列表的字典

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symbol = ['BABA', 'JD', 'AAPL', 'MS', 'GS', 'WMT']
data = {'行业': ['电商', '电商', '科技', '金融', '金融', '零售'],
        '价格': [176.92, 25.95, 172.97, 41.79, 196.00, 99.55],
        '交易量': [16175610, 27113291, 18913154, 10132145, 2626634, 8086946],
        '雇员': [101550, 175336, 100000, 60348, 36600, 2200000]}
df2 = pd.DataFrame( data, index=symbol )
df2.name='美股'
df2.index.name = '代号'
df2

字典的「键值对」的「键」自动变成了 DataFrame 的栏 (columns)，而「值」自动变成了 DataFrame 的值 (values)，而其索引 (index) 需要另外定义。

分别来看 df2 的 values, columns 和 index。

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df2.values

array([['电商', 176.92, 16175610, 101550],
       ['电商', 25.95, 27113291, 175336],
       ['科技', 172.97, 18913154, 100000],
       ['金融', 41.79, 10132145, 60348],
       ['金融', 196.0, 2626634, 36600],
       ['零售', 99.55, 8086946, 2200000]], dtype=object)

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df2.columns

Index(['行业', '价格', '交易量', '雇员'], dtype='object')

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df2.index

Index(['BABA', 'JD', 'AAPL', 'MS', 'GS', 'WMT'], dtype='object', name='代号')

A 查看 DataFrame

这里可以从头或从尾部查看 DataFrame 的 n 行，分别用 df2.head(n) 和 df2.tail(n)，如果没有设定 n，默认值为 5 行。

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df2.head()

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df2.tail(3)

B 统计 DataFrame

可以用 df2.describe() 还可以看看 DataFrame 每栏的统计数据。

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df2.describe()

函数 describe() 只对「数值型变量」有用 (没有对「字符型变量」行业栏做统计)，统计量分别包括个数、均值、标准差、最小值，25-50-75 百分数值，最大值。一般做数据分析第一步会用这个表大概看看

• 数据是否有缺失值 (每个栏下的 count 是否相等)？

*　数据是否有异常值 (最小值 min 和最大值 max 是否太极端)？

C　升维 DataFrame

用 MultiIndex.from_tuples() 还可以赋予 DataFrame 多层索引 (实际上增加了维度，多层索引的 DataFrame 实际上是三维数据)。

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df2.index = pd.MultiIndex.from_tuples( 
            [('中国公司','BABA'), ('中国公司','JD'), 
             ('美国公司','AAPL'), ('美国公司','MS'), 
             ('美国公司','GS'), ('美国公司','WMT')] )
df2

在 MultiIndex.from_tuples() 中传递一个「元组的列表」，每个元组，比如 (‘中国公司’, ‘BABA’)，第一个元素中国公司是第一层 index，第二个元素BABA是第二层 index。

2 数据表的存载

本节讲数据表的「保存」和「加载」，在 NumPy 一贴已经提到过，数据的存载没什么技术含量

• 保存只是为了下次再用处理好的 DataFrame

• 加载可以不用重新再定义 DataFrame

DataFrame 可以被保存为 Excel, csv, SQL 和 HDF5 格式，其语句一看就懂，用 to_数据格式，具体如下：

• to_excel()

• to_csv()

• to_sql()

• to_hdf()

如果要加载某种格式的数据到 DataFrame 里，用 read_数据格式，具体如下：

• read_excel()

• read_csv()

• read_sql()

• read_hdf()

这里只用 excel 和 csv 格式举例。

Excel 格式

用 pd.to_excel 函数将 DataFrame 保存为 .xlsx 格式，并保存到 ‘Sheet1’ 中，具体写法如下：

pd.to_excel( ‘文件名’，‘表名’ )

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df = pd.DataFrame(np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]))
df.to_excel('pd_excel.xlsx', sheet_name='Sheet2')#sheet_name :字符串,默认“Sheet1”，将包含DataFrame的表的名称。
df

用 pd.read_excel( ‘文件名’，‘表名’ ) 即可加载该文件并存成 DataFrame 形式

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df1 = pd.read_excel('pd_excel.xlsx', sheet_name='Sheet2')
df1

csv 格式

用 pd.to_csv 函数将 DataFrame 保存为 .csv 格式，注意如果 index 没有特意设定，最后不要把 index 值存到 csv 文件中。具体写法如下：

pd.to_csv( ‘文件名’，index=False )

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data = {'Code': ['BABA', '00700.HK', 'AAPL', '600519.SH'],
        'Name': ['阿里巴巴', '腾讯', '苹果', '茅台'],
        'Market': ['US', 'HK', 'US', 'SH'],
        'Price': [185.35, 380.2, 197, 900.2],
        'Currency': ['USD', 'HKD', 'USD', 'CNY']}
df = pd.DataFrame(data)
df.to_csv('pd_csv.csv', index=False)

用 pd.read_csv( ‘文件名’ ) 即可加载该文件并存成 DataFrame 形式

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df2 = pd.read_csv('pd_csv.csv')
df2

如果一开始储存 df 的时候用 index=True，会发现加载完后的 df2 是以下的样子。

df2 里面第一栏是 df 的 index，由于没有具体的 columns 名称，系统给它一个 “Unamed: 0”。因此在存储 df 的时候，如果 df.index 没有特意设定，记住要在 to_csv() 中把 index 设置为 False。

3 数据表的索引和切片

由于索引/切片 Series 跟 numpy 数组很类似，因此本节只专注于对 DataFrame 做索引和切片。本节以下面 df 为例做展示。

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symbol = ['BABA', 'JD', 'AAPL', 'MS', 'GS', 'WMT']
data = {'行业': ['电商', '电商', '科技', '金融', '金融', '零售'],
        '价格': [176.92, 25.95, 172.97, 41.79, 196.00, 99.55],
        '交易量': [16175610, 27113291, 18913154, 10132145, 2626634, 8086946],
        '雇员': [101550, 175336, 100000, 60348, 36600, 2200000]}
df = pd.DataFrame( data, index=symbol )
df.name='美股'
df.index.name = '代号'
df

用不同颜色标注了 df 的 index, columns 和 values，可视图如下：

DataFrame 的索引或切片可以基于标签 (label-based) ，也可以基于位置 (position-based)，不像 numpy 数组的索引或切片只基于位置。

DataFrame 的索引或切片有四大类：

• 索引单元素：

  • 基于标签的 at

  • 基于位置的 iat

• 切片 columns：

  • 用 . 来切片单列

  • 用 [] 来切片单列或多列

  • 基于标签的 loc

  • 基于位置的 iloc

• 切片 index：

  • 用 [] 来切片单行或多行

  • 基于标签的 loc

  • 基于位置的 iloc

• 切片 index 和 columns：

  • 基于标签的 loc

  • 基于位置的 iloc

总体规律，基于标签就用 at 和 loc，基于位置就用 iat 和 iloc。下面来一类类分析：

3.1 索引单元素

两种方法来索引单元素，情况 1 基于标签 at，情况 2 基于位置 iat。

• 情况 1 - df.at[‘idx_i’, ‘attr_j’]

• 情况 2 - df.iat[i, j]

Python 里的中括号 [] 会代表很多意思，比如单元素索引，多元素切片，布尔索引等等，因此让 Python 猜你用的 [] 意图会很低效。如果想索引单元素，明明白白的用 at 和 iat 效率最高。

情况 1

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df.at['AAPL','价格']

172.97

用 at 获取「行标签」为 ‘AAPL’ 和「列标签」为 ‘价格’ 对应的元素。

情况 2

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df.iat[2,1]

172.97

用 iat 获取第 3 行第 2 列对应的元素。

索引单元素的总结图：

3.2 切片 columns

切片单个 columns

切片单个 columns 会返回一个 Series，有以下四种情况。情况 1 用点 .；情况 2 用中括号 []；情况 3 基于标签 loc，情况 4 基于位置 iloc。

• 情况 1 - df.attr_i

• 情况 2 - df[‘attr_i’]

• 情况 3 - df.loc[:, ‘attr_i’]

• 情况 4 - df.iloc[:, i]

情况 1 记住就可以了，没什么可说的。

情况 2 非常像二维 numpy 数组 arr 的切片，用 arr[i] 就能获取 arr 在「轴 0」上的第 i 个元素 (一个 1darray)，同理 df[‘attr_i’] 也能获取 df 的第 i 个 Series。

情况 3 和 4 的 loc 和 iloc 可类比于上面的 at 和 iat。带 i 的基于位置 (位置用整数表示，i 也泛指整数)，不带 i 的基于标签。里面的冒号 : 代表所有的 index (和 numpy 数组里的冒号意思相同)。

个人建议，如果追求简洁和方便，用 . 和 []；如果追求一致和清晰，用 loc 和 iloc。

情况 1

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df.价格

代号
BABA    176.92
JD       25.95
AAPL    172.97
MS       41.79
GS      196.00
WMT      99.55
Name: 价格, dtype: float64

用 . 获取「价格」那一栏下的 Series。

情况 2

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df['价格']

代号
BABA    176.92
JD       25.95
AAPL    172.97
MS       41.79
GS      196.00
WMT      99.55
Name: 价格, dtype: float64

用 [] 获取「价格」属性下的 Series。

情况 3

1

df.loc[:, '交易量']

代号
BABA    16175610
JD      27113291
AAPL    18913154
MS      10132145
GS       2626634
WMT      8086946
Name: 交易量, dtype: int64

用 loc 获取「交易量」属性下的 Series。

情况 4

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df.iloc[:, 0]

代号
BABA    电商
JD      电商
AAPL    科技
MS      金融
GS      金融
WMT     零售
Name: 行业, dtype: object

用 iloc 获取第 1 列下的 Series。

切片单个 columns 的总结图：

切片多个 columns

切片多个 columns 会返回一个 sub-DataFrame (原 DataFrame 的子集)，有以下三种情况。情况 1 用中括号 []；情况 2 基于标签 loc，情况 3 基于位置 iloc。

• 情况 1 - df[[‘attr_i’, ‘attr_j’]]

• 情况 2 - df.loc[:, ‘attr_i’:‘attr_j’]

• 情况 3 - df.iloc[:, i:j]

和切片单个 columns 相比：

• 情况 1 用一个列表来储存一组属性 ‘attr_i’, ‘attr_j’，然后在放进中括号 [] 里获取它们

• 情况 2 用 ‘attr_i’:‘attr_j’ 来获取从属性 i 到属性 j 的 sub-DataFrame

• 情况 3 用 i:j 来获取从列 i+1 到列 j 的 sub-DataFrame

个人建议，如果追求简洁和方便，用 []；如果追求一致和清晰，用 loc 和 iloc。

情况 1

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df[ ['雇员', '价格'] ]#两个中括号

用 [] 获取「雇员」和「价格」两个属性下的 sub-DataFrame。

情况 2

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df.loc[:, '行业':'交易量']

用 loc 获取从属性 ‘行业’ 到 ‘交易量‘ 的 sub-DataFrame。

情况 3

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df.iloc[:, 0:2]

用 iloc 获取第 1 和 2 列下的 sub-DataFrame。

切片多个 columns 的总结图：

3.3 切片 index

切片单个 index

切片单个 index 有时会返回一个 Series，有以下两种情况。情况 1 基于标签 loc，情况 2 基于位置 iloc。

• 情况 1 - df.loc[‘idx_i’, :]

• 情况 2 - df.iloc[i, :]

切片单个 index 有时会返回一个只有一行的 DataFrame，有以下两种情况。情况 3 用中括号 [] 加「位置」，情况 4 用中括号 [] 加「标签」。

• 情况 3 - df[i:i+1]

• 情况 4 - df[‘idx_i’:‘idx_i’]

情况 1 和 2 的 loc 和 iloc 可类比于上面的 at 和 iat。带 i 的基于位置 (位置用整数表示，i 也泛指整数)，不带 i 的基于标签。里面的冒号 : 代表所有的 columns (和 numpy 数组里的冒号意思相同)。

情况 3 用中括号 [] 加「位置」，位置 i:i+1 有前闭后开的性质。如果要获取第 i+1 行，需要用 i:i+1。

情况 4 用中括号 [] 加「标签」，标签没有前闭后开的性质。如果要获取标签 i，只需要用 ‘idx_i’:‘idx_i’。为什么不能只用 ‘idx_i’ 呢？原因是 Python 会把 df[‘idx_i’] 当成切片 columns，然后发现属性中没有 ‘idx_i’ 这一个字符，会报错的。

个人建议，只用 loc 和 iloc。情况 3 太麻烦，获取一行还要用 i:i+1。情况 4 的 df[‘idx_i’] 很容易和切片 columns 中的语句 df[‘attr_j’] 混淆。

情况 1

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df.loc[ 'GS', : ]

行业          金融
价格         196
交易量    2626634
雇员       36600
Name: GS, dtype: object

用 loc 获取标签为 ‘GS‘ 的 Series。(GS = Goldman Sachs = 高盛)

情况 2

1

df.iloc[ 3, : ]

行业           金融
价格        41.79
交易量    10132145
雇员        60348
Name: MS, dtype: object

用 iloc 获取第 4 行下的 Series。(MS = Morgan Stanley = 摩根斯坦利)

情况 3

1

df[1:2]

用 [1:2] 获取第 2 行的 sub-DataFrame (只有一行)。

情况 4

1

df['JD':'JD']#一个头一个尾

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df['JD':'MS']

用 [‘JD’:‘JD’] 获取标签为 ‘JD’ 的 sub-DataFrame (只有一行)。

切片单个 index 的总结图：

切片多个 index

切片多个 index 会返回一个 sub-DataFrame，有以下四种情况。情况 1 用中括号 [] 加「位置」，情况 2 用中括号 [] 加「标签」，情况 3 基于标签 loc，情况 4 基于位置 iloc。

• 情况 1 - df[i:j]

• 情况 2 - df[‘idx_i’:‘idx_j’]

• 情况 3 - df.loc[‘idx_i’:‘idx_j’, :]

• 情况 4 - df.iloc[i:j, :]

和切片单个 index 相比：

• 情况 1 用 [i:j] 来获取行 i+1 到行 j 的 sub-DataFrame

• 情况 2 用 [‘idx_i’:‘idx_j’] 来获取标签 i 到标签 j 的 sub-DataFrame

• 情况 3 用 loc 加 ‘idx_i’:‘idx_j’ 来获取从标签 i 到标签 j 的 sub-DataFrame

• 情况 4 用 iloc 加 i:j 来获取从行 i+1 到行 j 的 sub-DataFrame

个人建议，只用 loc 和 iloc。情况 1 和 2 的 df[] 很容易混淆中括号 [] 里的到底是切片 index 还是 columns。

情况 1

1

df[ 1:4 ]

用 [1:4] 获取第 2 到 4 行的 sub-DataFrame。

情况 2

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df[ 'GS':'WMT' ]

用 [‘GS’:‘WMT’] 获取标签从’GS’ 到 ‘WMT’ 的 sub-DataFrame。(WMT = Walmart = 沃尔玛)

情况 3

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df.loc[ 'MS':'GS', : ]

用 loc 获取标签从 ‘MS‘ 到 ‘GS’ 的 sub-DataFrame。注意 ‘MS’:’GS’ 要按着 index 里面元素的顺序，要不然会返回一个空的 DataFrame，比如：

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df.loc[ 'MS':'JD', : ]

情况 4

1

df.iloc[ 1:3, : ]

用 iloc 获取第 2 到 3 行的 sub-DataFrame。

切片多个 index 的总结图：

3.4 切片 index 和 columns

切片多个 index 和 columns 会返回一个 sub-DataFrame，有以下两种情况。情况 1 基于标签 loc，情况 2 基于位置 iloc。

• 情况 1 - df.loc[‘idx_i’:‘idx_j’, ‘attr_k’:‘attr_l’]

• 情况 2 - df.iloc[i:j, k:l]

清清楚楚，明明白白，用 loc 和 iloc。

情况 1

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df.loc[ 'GS':'WMT', '价格': ]

用 loc 获取行标签从 ‘GS‘ 到 ‘WMT’，列标签从’价格’到最后的 sub-DataFrame。

情况 2

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df.iloc[ :2, 1:3 ]

用 iloc 获取第 1 到 2 行，第 1 到 2 列的 sub-DataFrame。

切片 index 和 columns 的总结图：

3.5 高级索引

高级索引 (advanced indexing) 可以用布尔索引 (boolean indexing) 和调用函数 (callable function) 来实现，两种方法都返回一组“正确”的索引，而且可以和 loc , iloc , [] 一起套用，具体形式有以下常见几种：

• df.loc[布尔索引, :]

• df.iloc[布尔索引, :]

• df[布尔索引]

• df.loc[调用函数, :]

• df.iloc[调用函数, :]

• df[调用函数]

还有以下罕见几种：

• df.loc[:, 布尔索引]

• df.iloc[:, 布尔索引]

• df.loc[:, 调用函数]

• df.iloc[:, 调用函数]

读者可以想一想为什么第一组形式「常见」而第二组形式「罕见」呢？(Hint: 看看两组里冒号 : 在不同位置，再想想 DataFrame 每一行和每一列中数据的特点)

布尔索引

在〖数组计算之 NumPy (上)〗提过，布尔索引就是用一个由布尔类型值组成的数组来选择元素的方法。

当要过滤掉雇员小于 100,000 人的公司，可以用 loc 加上布尔索引。

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print( df.雇员 >= 100000 )
df.loc[ df.雇员 >= 100000, : ]

代号
BABA     True
JD       True
AAPL     True
MS      False
GS      False
WMT      True
Name: 雇员, dtype: bool

一种更简便的表达形式是用 df[]，但是个人不喜欢 []，总觉得会引起「到底在切片 index 还是 columns」的歧义。

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df[ df.雇员 >= 100000 ]

现在来看一个「罕见」例子，假如想找到所有值为整数型的 columns

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print( df.dtypes == 'int64' )
df.loc[ :, df.dtypes == 'int64' ]

行业     False
价格     False
交易量     True
雇员      True
dtype: bool

调用函数

调用函数是只能有一个参数 (DataFrame, Series) 并返回一组索引的函数。因为调用函数定义在 loc , iloc , [] 里面，因此它就像在〖Python编程基础〗提过的匿名函数。

当要找出交易量大于平均交易量的所有公司，可以用 loc 加上匿名函数 (这里 x 代表 df)。

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df.loc[ lambda x: x.交易量 > x.交易量.mean() , : ]

在上面基础上再加一个条件 – 价格要在 100 之上 (这里 x 还是代表 df)

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df.loc[ lambda x: (x.交易量 > x.交易量.mean()) 
                & (x.价格 > 100), : ]

最后来看看价格大于 100 的股票 (注意这里 x 代表 df.价格)

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df.价格.loc[ lambda x: x > 100 ]

代号
BABA    176.92
AAPL    172.97
GS      196.00
Name: 价格, dtype: float64

3.6 多层索引

层次化索引（hierarchical indexing）也叫多层索引，是pandas的一项重要功能，它使你能在一个轴上拥有多个（两个以上）索引级别。多层索引可以将「低维数据」升维到「高维数据」。抽象点说，它使你能以低维度形式处理高维度数据。

多层索引 Series

首先定义一个 Series，注意它的 index 是一个二维列表，列表第一行 dates 作为第一层索引，第二行 codes 作为第二层索引。

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price = [190,32,196,192,200,189,31,30,199]
dates = ['2019-04-01']*3 + ['2019-04-02']*2+['2019-04-03']*2 + ['2019-04-04']*2
codes = ['BABA','JD','GS','BABA','GS','BABA','JD','JD','GS']

data = pd.Series( price,
                  index=[ dates, codes ])
data

2019-04-01  BABA    190
            JD       32
            GS      196
2019-04-02  BABA    192
            GS      200
2019-04-03  BABA    189
            JD       31
2019-04-04  JD       30
            GS      199
dtype: int64

这个 Series 存储了四天里若干股票的价格，2019-04-01 储存了阿里巴巴、京东和高盛的股价，2019-04-04 只储存了京东和高盛的股价。试想，如果不用多层索引的 Series，则需要用一个 DataFrame 来存储在这样的数据，把 index 设置成 dates，把 colums 设置成 codes。

来看看 Series 的多层 index 是如何表示的

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data.index

MultiIndex([('2019-04-01', 'BABA'),
            ('2019-04-01',   'JD'),
            ('2019-04-01',   'GS'),
            ('2019-04-02', 'BABA'),
            ('2019-04-02',   'GS'),
            ('2019-04-03', 'BABA'),
            ('2019-04-03',   'JD'),
            ('2019-04-04',   'JD'),
            ('2019-04-04',   'GS')],
           )

输出是一个 MultiIndex 的对象，里面有 levels 和 labels 二类信息。

知识点

索引既然分多层，那么肯定分「内层」和「外层」把，levels 就是描述层的先后的。levels 是一个二维列表，每一行只存储着「唯一」的索引信息：

• dates 是第一层索引，有 4 个「唯一」元素

• codes 是第二层索引，有 3 个「唯一」元素

但是 data 里面有九行啊，4 个 dates 和 3 个 codes 怎么能描述这九行信息呢？这就需要 labels 了。labels 也是一个二维列表：

• 第一行储存 dates 每个元素在 data 里的位置索引

• 第二行储存 codes 每个元素在 data 里的位置索引

用 [] 加第一层索引可以获取第一层信息。

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data['2019-04-02']

BABA    192
GS      200
dtype: int64

同理，用 loc 加第一层索引也可以切片获取第一层信息。

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data.loc['2019-04-02':'2019-04-04']

2019-04-02  BABA    192
            GS      200
2019-04-03  BABA    189
            JD       31
2019-04-04  JD       30
            GS      199
dtype: int64

此外，切片还可以在不同层上进行，下面 loc 中的冒号 : 表示第一层所有元素，‘GS’ 表示第二层标签为 ‘GS’。

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data.loc[ :, 'GS' ]#[第一层索引，第二层索引]

2019-04-01    196
2019-04-02    200
2019-04-04    199
dtype: int64

多层索引 DataFrame

Series 只有 index，上面刚介绍完多层 index，DataFrame 有 index 和 columns，它们可以设置成多层吗？下面代码用 MultiIndex 函数创建「多层 index 」midx 和「多层columns」mcol。

midx 和 mcol 都是对象，各种都有 levels, labels, names 等性质。

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data = [ ['电商', 101550, 176.92, 16175610], 
         ['电商', 175336, 25.95, 27113291], 
         ['金融', 60348, 41.79, 10132145], 
         ['金融', 36600, 196.00, 2626634] ]

midx = pd.MultiIndex( 
          levels=[['中国','美国'],
                  ['BABA', 'JD', 'GS', 'MS']], 
          codes=[[0,0,1,1],[0,1,2,3]],
          names=['地区', '代号'])
#codes是levals的排序
mcol = pd.MultiIndex( 
          levels=[['公司数据','交易数据'],
                  ['行业','雇员','价格','交易量']], 
          codes=[[0,0,1,1],[0,1,2,3]],
          names=['概括','细分'])

df = pd.DataFrame(data, index=midx, columns=mcol)
df

这个 DataFrame 的 index 和 columns 都有两层，严格来说是个四维数据。下面看看如何进行「多层索引」的操作吧。

在第一层 columns 的 ‘公司数据’ 和第二层 columns 的 ‘行业’ 做索引，得到一个含两层 index 的 Series。

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# 1st level-1 column, 2nd level-2 column
df['公司数据','行业']

地区  代号  
中国  BABA    电商
    JD      电商
美国  GS      金融
    MS      金融
Name: (公司数据, 行业), dtype: object

在第一层 index 的 ‘中国’ 做切片，得到一个含两层 columns 的 DataFrame。

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df.loc['中国'].loc['BABA':'JD']

调位 level

如果不喜欢 index level 的顺序，可用 swaplevel 将它们调位。

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df.swaplevel('地区', '代号')

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df

如果不喜欢 columns level 的顺序，也可用 swaplevel 将它们调位。

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df.columns = df.columns.swaplevel(0,1)
df

重设 index

有时候，一个 DataFrame 的一个或者多个 columns 适合做 index，这时可用 set_index 将它们设置为 index，如果要将 index 还原成 columns，那么用 reset_index 。

看下面这个例子。

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data = {'地区': ['中国', '中国', '美国', '美国'],
        '代号': ['BABA', 'JD', 'MS', 'GS'],
        '行业': ['电商', '电商', '金融', '金融'],
        '价格': [176.92, 25.95, 41.79, 196.00],
        '交易量': [16175610, 27113291, 10132145, 2626634],
        '雇员': [101550, 175336, 60348, 36600] }
df = pd.DataFrame( data )
df

将「地区」和「代号」设置为第一层 index 和第二层 index。

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df2 = df.set_index( ['地区','代号'] )
df2

将所有 index 变成 columns。

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df2.reset_index()

4 总结

Pandas 里面的数据结构是多维数据表，细化为一维的 Series，二维的 DataFrame。

pd 多维数据表 = np 多维数组 + 描述

其中

• Series = 1darray + index

• DataFrame = 2darray + index + columns

pd 多维数据表和 np 多维数组之间的类比关系如下图所示。

【创建数据表】创建 Series, DataFrame 用下面语句

• pd.Series(x, index=idx)

• pd.DataFrame(x, index=idx, columns=col)

DataFrame 由多个 Series 组成，而 Series 非常类似于一维的 DataFrame，因此学 Pandas 把注意力放在 DataFrame 上即可。

【索引和切片数据表】在索引或切片 DataFrame，有很多种方法。最好记的而不易出错的是用基于位置的 at 和 loc，和基于标签的 iat 和 iloc，具体来说，索引用 at 和 iat，切片用 loc 和 iloc。带 i 的基于位置，不带 i 的基于标签。

用 MultiIndex 可以创建多层索引的对象，获取 DataFrame df 的信息可用

• df.loc[1st].loc[2nd]

• df.loc[1st].iloc[2nd]

• df.iloc[1st].loc[2nd]

• df.iloc[1st].iloc[2nd]

要调换 level 可用

• df.index.swaplevel(0,1)

• df.columns.swaplevel(0,1)

要设置和重设 index 可用

• df.set_index( columns )

• df.reset_index

下篇讨论 Pandas 系列的后三节，分别是

• 「数据表的合并和连接」

• 「数据表的重塑和透视」

• 「数据表的分组和整合」

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