Pandas之数据查询与修改
本文作者：杨长青
本文编辑：杨慧琳
技术总编：张学人
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在数据处理的过程中，我们经常做的是不是查询某个位置的元素，或者针对某个位置元素进行赋值，或者删除某个变量或某行。以Stata中auto数据集为例，我们可采用的操作包括：list make price if price>15000 、replace price=1000 in 1、keep make price、drop price等。
那么，我们如何在python中对DataFrame数据类型进行操作呢？今天将介绍pandas中的几个常用函数：
at、iat ：访问单个元素
loc、iloc ：访问行或列数据
我们以auto数据集为例，首先按照在《Pandas之数据的读入与导出》中介绍的数据读入的方法，读入auto.dta:
import pandas as pdauto=pd.read_stata(r"E:\python程序\pandas\auto.dta") #读入dta文件auto.head() #列示前五行数据的前五行如下：
1.单个元素的查询更改
对单个元素的访问，可以通过at、iat函数，二者的区别at是利用索引定位，而 iat通过整位置来定位（i代表integer）。比如查询第一行price的值，将行索引或行的整数位置放在第一位：
auto.at[1,"price"] #通过行列标签进行访问auto.iat[0,1] #通过整数位置进行访问对于元素访问也可以通过类似于列表的方法，用[]来进行访问：
auto["price"][0]但是这种访问的速度，远远小于at函数，我们使用%timeit查看两者运行时间：
上面查询方法也适合对元素的值进行更改：
auto.at[1,"price"]=5auto.iat[0,1]=6auto[0]=7这样，我们便对auto数据集中的对应值进行了替换。
2.整组行或列数据的查询
上述函数只能对单个元素，进行查询，但想访问整组行或列数据该怎么办呢？这就用到了loc函数和iloc函数，和at、iat的区别一样，两者的区别也仅仅在于是使用整数位置还是标签。
比如想访问行索引为1、5的make和price的情况：
auto.loc[[1,5],['price','make']] #按索引auto.iloc[[1,5],[1,0]] #按整数位置结果如下：
同时loc也可以也可以指定单数，代替at的所有功能，但是速度不如at函数。loc和iloc函数还能使用切片的方式来选择范围：
auto.loc[0:5,'make':'rep78'] #按照索引的名称auto.iloc[0:6,0:4] #按位置 #按照整数位置结果如下:
当然这里也可以使用[]方法：
auto[["make","price","rep78"]][0:6]但是相对于loc方法来说，这种切片方法速度慢，而且也不支持对列索引使用“：”查询。这里查询的数据只是一个临时数据，如果想执行对原DataFrame数据的更改，只需执行：
auto=auto.loc[0:5,'make':'rep78']爬虫俱乐部是您身边的科研助手，能够为您在数据处理、实证研究中供帮助。承蒙近四万粉丝的支持与厚爱，我们在腾讯课堂推出了网络视频课程，专注于数据整理、网络爬虫、循环命令编制和结果输出…李老师及团队精彩地讲解，深入浅出，注重案例与实战，让您更加快速高效地掌握Stata技巧及数据处理的精髓，而且可以无限次重复观看，在原有课程基础上已上传了全新的内容！百分百好评，简单易学，一个月让您从入门到精通。绝对物超所值！观看学习网址：
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3.按条件查询
如要要按条件筛选数据该怎么办呢？想查询价格大于14000的车型，外国生产的数据该怎么处理呢？下面我们就来解决这个问题。
loc函数可以通过布尔列表或布尔系列来进行查询，我们可以生成一个布尔表达式price>=15000：
select=auto.price>=15000之后再对auto进行筛选:
auto.loc[select]如果想要得到价格大于10000的外国车，并只需要品牌、价格、是否国产三个信息只需：
select1=(auto.price>=10000)&(auto.foreign=="Foreign")auto.loc[select1,["make","price","foreign"]]以上操作，也能通过[]方法来做，但是loc方法性能更优且更常用：
auto[(auto.price>=10000)&(auto.foreign=="Foreign")][["make","price","foreign"]]但是如果我们想要挑选mpg等于18、19、20的观测要怎么处理呢？一个相对简单直接的方法是设定auto.”price”==18| auto.”price”==19| auto.”price”==20，但如果条件很多就看起来很繁琐。这里介绍一个函数DataFrame.isin()，括号内可以添加列表，用以判断DataFame中元素是否在列表中，也可以对series使用：
select3=auto.loc[:,"mpg"].isin([18,19,20])这样select3就是一个布尔型序列，用以判断每行的mpg是否等于每行的值，然后我们就可以使用loc()函数将值提取出来：
auto.loc[select3,["make","mpg"]]我们可以依据以上方法对查询结果进行保存或修改。到这里，我们便介绍了几种常用的集中数据查询和更改方法。这是我们运用pandas进行数据分析的基础。大家掌握了没有呢？如果在学习过程中遇到问题，欢迎通过邮件和我们取得联系。
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