50个Pandas的奇淫技巧:一网打尽各种索引 iloc,loc,ix,iat,at…
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在数据处理领域，尤其在风控模型构建中，Pandas库的熟练运用是提高效率和提升模型质量的关键技能。本文将通过50个技巧的总结，帮助大家系统掌握Pandas的使用方法，以便于日常操作和查阅。
首先，让我们来解析Pandas的索引方法，包括data[]、iloc、loc、ix、iat、at等。这些方法常常让初学者感到困惑，但通过本文的实例，你将能清晰理解它们之间的差异。
日常操作中，推荐使用loc和iloc进行数据索引。loc代表位置，基于标签进行索引；iloc代表整数，基于位置进行索引。理解二者的关键在于：loc可使用整数切片、名称索引和混合使用，而iloc只能用整数索引。
具体来说，iloc适用于基于位置的索引，例如data.iloc[0:2,:]，表示选取第0到第2行的所有列。而loc适用于基于标签的索引，如data.loc[0:5:,'row1':'row2']，表示选取第0到第5行的row1到row2列。
在接下来的内容中，我们将通过实例构建一个表格数据集。之后，我们深入探讨直接使用列名、行号、iloc和loc索引的技巧。
使用列名索引时，如data['col1']，获取特定列，结果为Series对象。获取多列则需使用data[['col1','col2']]，结果为DataFrame对象。注意，错误的尝试如data['row1']、data[0]等将无法执行。
直接使用行号进行索引时，data[0:2]表示选取第0行至第1行的数据，但不包括最后一个。取单行时，应使用data[0:1]，避免使用data[0]。尝试data[0:2,]也会导致错误。
iloc按行号、列号索引时，可以指定单行（data.iloc[0]、data.iloc[0,:]）、多行（data.iloc[[0,2]]、data.iloc[[0,2],:]）、连续多行（data.iloc[0:2]、data.iloc[0:2,:]）等。同时，可以使用一个数字代表一个行或列，列表代表多个，或区间代表连续多个。
同样，loc按行名、列名索引时，操作逻辑类似，但必须注意取行时可省略列，取列时必须包含全行的指示（"：，："）。使用数字、列表或区间进行索引也适用于loc。
最后，iat和at仅用于获取单个元素，功能被iloc和loc覆盖，因此不建议使用。
综上所述，掌握Pandas的索引技巧对于提升数据分析和模型构建的效率至关重要。通过本文的总结，希望你能够熟练运用这些技巧，进一步提升你的数据处理能力。
