Pandas - 在整数轴上按位置正确索引，在另一轴上正确标记（以避免链接赋值）

Question

我知道熊猫提供了：

1. .ix - 混合标签和位置索引（主要是标签），如果索引是整数 - 它将被解释为标签
2. .loc - 按标签显式索引
3. .iloc - 按位置显式索引

那很酷。

通过标签（ala .loc）和按行位置（ala .iloc）一次索引列的正确方法是什么，以避免链式分配？优选地，它将避免reset_index()。

提供一个示例，假设以下DataFrame df：

   col1  col2  col3
3     1     4     2
2     2     3     3
4     3     2     1
1     4     1     4

pandas是否有类似some_indexer的内容，其行为如下？

In[2]: df.some_indexer[2,'col2':'col3']
Out[2]:
col2    2
col3    1
Name: 4, dtype: object

谢谢！

Answer 1

我知道这是一个老问题，但这确实可以在没有链式索引或使用reset_index()的情况下完成。您只需在df.index[2]索引器中使用.loc。

df.loc[df.index[2],'col2':'col3']

这也适用于作业。

Answer 2

通常我们会df.ix[2, 'col2':'col3']，但由于你的索引不明确，你会得到第二行而不是第三行，因为2在位置1的索引中显示为值，因此标签选择成功为{ {1}}首先尝试标签选择，然后尝试位置选择。

来自文档：

  

.ix支持基于混合整数和标签的访问。它主要是   基于标签，但将回退到整数位置访问，除非   相应的轴是整数类型。 .ix是最通用的   将支持.loc和.iloc中的任何输入。 .ix也支持   浮点标签计划。 .ix在交易时特别有用   基于位置和标签的混合分层指数。

ix

以下方法可行，但这是链式调用，并且分配可能会在副本上运行并发出警告：

In [246]:

df.ix[2,'col2':'col3']
Out[246]:
col2    3
col3    3
Name: 2, dtype: int64

最简单的方法是重置索引，然后你可以调用In [247]: df.iloc[2][['col2','col3']] Out[247]: col2 2 col3 1 Name: 4, dtype: int64 ，我们必须再次删除索引，因为它是作为列插入的：

ix