Question

来自R我尝试围绕pandas数据帧的整数切片。令我困惑的是使用相同整数/切片表达式的行和列的不同切片行为。

import pandas as pd

x = pd.DataFrame({'a': range(0,6),
               'b': range(7,13),
               'c': range(14, 20)})
x.ix[0:2, 0:2]   # Why 3 x 2 and not 3 x 3 or 2 x 2?

    a   b
0   0   7
1   1   8
2   2   9

我们得到3行但只有2列。在文档中，我发现与标准python windows web portal不同。这是否适用于此行，是否包含行但不包括列？

有人可以解释一下这种行为及其背后的基本原理吗？

Answer 1

您是正确的，基于标签的索引与基于位置的索引之间存在区别。第一个包括结束标签，而典型的基于python位置的切片不包括最后一个项目。

在您给出的示例中：x.ix[0:2, 0:2]根据标签对行进行切片，因此包含“2”（返回3行），而根据位置对列进行切片，因此仅返回2列

如果你想要保证基于位置的切片（在这种情况下返回2x2帧），iloc是要使用的索引器：

In [6]: x.iloc[0:2, 0:2]
Out[6]:
   a  b
0  0  7
1  1  8

对于基于保证位置的切片，您可以使用loc索引器您正在使用的ix索引器更灵活（索引类型不严格）。它主要基于标签，但会回退到基于位置（当找不到标签而你使用整数时）。在您的示例中，列就是这种情况。出于这个原因，建议始终使用loc / iloc代替ix （除非您需要基于混合标签/位置的索引）。

有关不同类型的索引器的更详细概述，请参阅文档：http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#different-choices-for-indexing

Answer 2

，ix方法主要基于标签，后备索引...来自在线文档......

主要基于标签位置的索引器，具有整数位置回退。

.ix[]支持基于混合整数和标签的访问。它是主要基于标签，但将回退到整数位置访问，除非相应的轴是整数类型。

.ix是最常用的索引器，支持任何一个 .loc和.iloc中的输入。 .ix也支持浮动点标签计划。交易时.ix特别有用基于位置和标签的混合分层指数。

但是，当轴是基于整数的时，仅限基于标签的访问而不支持位置访问。因此，在这种情况下，它就是这样通常最好明确并使用.iloc或.loc。

理由是，它正在努力帮助你。与软件假设你的意图的大多数事情一样，它会产生意想不到的后果。在命名范围内找到标签的地方，它会在两端进行包含性选择，因为这是您在分析数据时通常需要的内容

在行和列不同的pandas中整数切片？

2 个答案: