总结一下 DataFrame索引问题

1.索引是什么

1.1 认识索引

先创建一个简单的DataFrame。

myList = [['a', 10, 1.1],
	  ['b', 20, 2.2],
	  ['c', 30, 3.3],
	  ['d', 40, 4.4]]  
df1 = pd.DataFrame(data = myList)
print(df1)
--------------------------------
[out]:
   0   1    2
0  a  10  1.1
1  b  20  2.2
2  c  30  3.3
3  d  40  4.4

DataFrame中有两种索引：

• 行索引(index)：对应最左边那一竖列
• 列索引(columns)：对应最上面那一横行

两种索引默认均为从0开始的自增整数。

# 输出行索引
print(df1.index)
[out]:
RangeIndex(start=0, stop=4, step=1)
---------------------------------------
# 输出列索引
print(df1.columns)
[out]:
RangeIndex(start=0, stop=3, step=1)
---------------------------------------
# 输出所有的值
print(df1.values)
[out]:
array([['a', 10, 1.1],
       ['b', 20, 2.2],
       ['c', 30, 3.3],
       ['d', 40, 4.4]], dtype=object)

1.2 自定义索引

可以使用 index 这个参数指定行索引，columns 这个参数指定列索引。

df2 = pd.DataFrame(myList, 
		           index = ['one', 'two', 'three', 'four'], 
		           columns = ['char', 'int', 'float'])
print(df2)
-----------------------------------------------------------
[out]:
      char  int  float
one      a   10    1.1
two      b   20    2.2
three    c   30    3.3
four     d   40    4.4

输出此时的行索引和列索引：

# 输出行索引
print(df2.index)
[out]:
Index(['one', 'two', 'three', 'four'], dtype='object')
--------------------------------------------------------
# 输出列索引
print(df2.columns)
[out]:
Index(['char', 'int', 'float'], dtype='object')

2. 索引的简单使用

2.1 列索引

• 选择一列：

print(df2['char'])
print(df2.char)
# 两种方式输出一样
[out]:
one      a
two      b
three    c
four     d
Name: char, dtype: object

注意此时方括号里面只传入一个字符串 ’char’，这样选出来的一列，结果的类型为 Series

type(df2['char'])
[out]: pandas.core.series.Series

• 选择多列：

print(df2[['char', 'int']])
[out]: 
      char   int
one      a   10
two      b   20
three    c   30
four     d   40

注意此时方括号里面传入一个列表 [‘char’, ‘int’]，选出的结果类型为 DataFrame。
如果只想选出来一列，却想返回 DataFrame 类型怎么办？

print(df2[['char']])
[out]:
      char
one      a
two      b
three    c
four     d
---------------------------------------
type(df2[['char']])
[out]：pandas.core.frame.DataFrame

注意直接使用 df2[0] 取某一列会报错，除非columns是由下标索引组成的，比如df1那个样子，df1[0] 就不会报错。

print(df1[0])
[out]:
0    a
1    b
2    c
3    d
Name: 0, dtype: object
-----------------------
print(df2[0])
[out]: 
KeyError: 0

2.1.2 使用loc和iloc

df = dat_df.iloc[:, [0, 2, 3, 4]]  #选择所有行，并选择第0，2，3，4列，列名可以为其它字符串

2.2 行索引

2.2.1 使用[ : ]

区别于选取列，此种方式 [ ] 中不再单独的传入一个字符串，而是需要使用冒号切片。

• 选取行标签从 ’two’ 到 ’three’ 的多行数据

print(df2['two': 'three'])
[out]:
      char  int  float
two      b   20    2.2
three    c   30    3.3
# dataframe格式
# 也可以直接用数字

• 选取行标签为 ’two’ 这一行数据

# 此时返回的类型为DataFrame
print(df2['two': 'two'])
[out]:
      char  int  float
two      b   20    2.2

在 [ ] 中不仅可以传入行标签，还可以传入行的编号。

• 选取从第1行到第3行的数据(编号从0开始)

print(df2[1:4])
[out]:
      char  int  float
two      b   20    2.2
three    c   30    3.3
four     d   40    4.4
# dataframe格式

可以看到选取的数据是不包含方括号最右侧的编号所对应的数据的。

• 选取第1行的数据

print(df2[1:2])
[out]:
    char  int  float
two    b   20    2.2

2.2.2 使用.loc()和.iloc()

区别就是 .loc() 是根据行索引和列索引的值来选取数据，而 .iloc() 是根据从 0 开始的下标位置来进行索引的。

• 选取行：
  1. 使用.loc()

print(df2.loc['one'])
[out]:
char       a
int       10
float    1.1
Name: one, dtype: object
-------------------------------------------
print(df2.loc[['one', 'three']])
[out]:
      char  int  float
one      a   10    1.1
three    c   30    3.3
-------------------------------------------
df2.loc['one': 'three']
Out[14]: 
      char  int  float
one      a   10    1.1
two      b   20    2.2
three    c   30    3.3

2. 使用.iloc()

print(df2.iloc[0])
[out]:
char       a
int       10
float    1.1
Name: one, dtype: object
-------------------------------------------
print(df2.iloc[[0, 2]])
[out]:
      char  int  float
one      a   10    1.1
three    c   30    3.3
-------------------------------------------
df2.iloc[1: 3]
Out[18]: 
      char  int  float
two      b   20    2.2
three    c   30    3.3

3. 根据列条件，选取dataframe数据框中的数据

# 选取等于某些值的行记录 用 == 

df.loc[df['column_name'] == some_value]

# 选取某列是否是某一类型的数值 用 isin

df.loc[df['column_name'].isin(some_values)]

# 多种条件的选取 用 &

df.loc[(df['column'] == some_value) & df['other_column'].isin(some_values)]

# 选取不等于某些值的行记录 用 ！=

df.loc[df['column_name'] != some_value]

# isin返回一系列的数值,如果要选择不符合这个条件的数值使用~

df.loc[~df['column_name'].isin(some_values)]

4. 根据列条件，获取行索引号并转成列表

在dataframe中根据一定的条件，得到符合要求的某些行元素所在的位置

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'BoolCol': [1, 2, 3, 3, 4],'attr': [22, 33, 22, 44, 66]},  
       index=[10,20,30,40,50])  
print(df)  
a = df[(df.BoolCol==3)&(df.attr==22)].index.tolist()  
print(a)  

输出：

  BoolCol  attr  
10        1    22  
20        2    33  
30        3    22  
40        3    44  
50        4    66  
[30]  

注意：
df[(df.BoolCol==3)&(df.attr==22)].index 返回的是 index 对象列表，需转换为普通列表格式时用 tolist() 方法

5. 索引操作集锦

a = data_1H2['num'].value_counts(sort=True, ascending=True).sort_index(ascending=False)

6. 时间筛选

df的格式如下所述

df.head()
Out[3]: 
                       u1    v1    w1
TimeStamp                            
2022-02-15 14:50:01 -2.91 -3.95  0.37
2022-02-15 14:50:02 -2.76 -4.33  0.35
2022-02-15 14:50:03 -2.73 -4.36  0.36
2022-02-15 14:50:04 -3.02 -4.25  0.49

如果 df 的索引是时间戳，并且您想要提取特定日期的数据，可以使用 .loc 方法直接根据日期过滤。以下是从 df 中提取 2022 年 8 月 25 日的数据的方法：

# 确保 df 的索引为 DatetimeIndex
df.index = pd.to_datetime(df.index)

# 提取目标日期的数据
target_date = '2022-08-25'
filtered_df = df.loc[target_date]

print(filtered_df)

请注意：

• 如果 df 是从 CSV 文件读取的，可以使用 pd.read_csv('file.csv', index_col=0, parse_dates=True) 来确保索引被正确解析为日期时间格式。
• 如果没有数据或日期超出范围，.loc 方法将会报错。

7. median、max筛选

id1这一列是包含多个重复值，挑选每个id1的风速列（ws_Avg)的median、max 。

data = df_all2.copy()
columns_of_interest = ['id1', 'terrain', 'alp', 'TI', 'shear', 'air_density', 'extreme_wind', 'air_density_year', 'ws_Avg']
data = data[columns_of_interest]
# ========================= 全部风速 =================================
data1 = data.copy()  # 用于全部数据的计算
# ========================= 筛选最大风速 =================================
idx = data.groupby('id1')['ws_Avg'].idxmax()
data_max = data.loc[idx].reset_index(drop=True)

# ========================= 筛选风速50%分位数 =================================
data_part2 = data.copy()
medians = data_part2.groupby('id1')['ws_Avg'].transform('median')  # median列，值全为中位数（重复）
data_part2['median_diff'] = (data_part2['ws_Avg'] - medians).abs()  # 找出每个id1中ws_Avg最接近中位数的行
idx_median = data_part2.groupby('id1')['median_diff'].idxmin()
data_part3 = data_part2.loc[idx_median]  # 使用找到的索引选择行
data_part3 = data_part3.drop(columns=['median_diff'])  # 如果不再需要median_diff列，可以将其删除
data_median = data_part3.reset_index()

8. 某个值出现的行（索引）

如何查看 u1 列最大值 99 出现的位置

>>> dat_df.describe()

Out[1]: 
                 u1            v1            w1
count  1.794770e+07  1.794770e+07  1.794770e+07
mean  -1.429024e+00 -9.642017e-01 -4.385086e-02
std    5.217101e+00  3.990546e+00  6.206890e-01
min   -2.006000e+01 -2.192000e+01 -1.421000e+01
25%   -4.660000e+00 -2.420000e+00 -3.300000e-01
50%   -1.500000e+00 -2.000000e-02 -7.000000e-02
75%    1.660000e+00  1.500000e+00  2.000000e-01
max    9.900000e+01  3.090000e+02  3.090000e+02

要查看 u1 列最大值 99 出现的位置，您可以使用 Pandas 库来实现。以下是一个示例代码，展示如何找到 u1 列中最大值 99 的所有索引位置：

import pandas as pd

# 假设 dat_df 是您的 DataFrame
# 找到 u1 列中值为 99 的所有位置
positions = dat_df.index[dat_df['u1'] == 99].tolist()

print("u1 列最大值 99 出现的位置:", positions)

在这个代码中，我们使用条件筛选 dat_df['u1'] == 99 来找到所有满足条件的行索引，然后使用 tolist() 方法将其转换为列表形式。最终，将得到一个包含所有位置的列表。
输出：

u1 列最大值 99 出现的位置: 
[Timestamp('2021-05-02 13:21:35'), Timestamp('2021-05-02 13:23:26'), Timestamp('2021-05-02 13:24:25'), Timestamp('2021-05-02 13:25:39'), Timestamp('2021-05-02 13:34:31'), Timestamp('2021-05-02 13:36:28'), Timestamp('2021-05-02 13:37:45'), Timestamp('2021-05-02 13:38:11'), Timestamp('2021-05-02 13:38:56'), Timestamp('2021-05-02 13:39:41'), Timestamp('2021-05-02 13:40:19'), Timestamp('2021-05-03 12:31:34')]

9. 提取具体某个值

factor_meter = df_factor_meter.at[i, 'factor_meter']

参考链接
[1] Pandas中DataFrame索引、选取数据 2020.3