Question

我是python的新手。这似乎是一个要问的基本问题。但我真的想了解这里发生的事情

import numpy as np 
import pandas as pd 
tempdata = np.random.random(5)
myseries_one = pd.Series(tempdata)
myseries_two = pd.Series(data = tempdata, index = ['a','b','c','d','e'])
myseries_three = pd.Series(data = tempdata, index = [10,11,12,13,14])


myseries_one
Out[1]: 
0    0.291293
1    0.381014
2    0.923360
3    0.271671
4    0.605989
dtype: float64

myseries_two
Out[2]: 
a    0.291293
b    0.381014
c    0.923360
d    0.271671
e    0.605989
dtype: float64

myseries_three
Out[3]: 
10    0.291293
11    0.381014
12    0.923360
13    0.271671
14    0.605989
dtype: float64

为每个数据框索引第一个元素

myseries_one[0] #As expected
Out[74]: 0.29129291112626043

myseries_two[0] #As expected
Out[75]: 0.29129291112626043

myseries_three[0]
KeyError:0

怀疑1：为什么会发生这种情况？为什么myseries_three [0]给我一个keyError？我们的意思是调用myseries_one [0]，myseries_one [0]或myseries_three [0]？这种方式调用是否意味着我们通过rownames调用？

疑问2： - Python中的rownames和rownumber与r中的rownames和rownumber不同吗？

myseries_one[0:2]
Out[78]: 
0    0.291293
1    0.381014
dtype: float64

myseries_two[0:2]
Out[79]: 
a    0.291293
b    0.381014
dtype: float64

myseries_three[0:2]
Out[80]: 
10    0.291293
11    0.381014
dtype: float64

疑问3： - 如果调用myseries_three [0]意味着通过rownames调用，那么myseries_three [0：3]如何产生输出？ myseries_three [0：4]是不是意味着我们正在通过rownumber打电话？请解释和指导。我正在从R迁移到python。所以它对我来说有点混乱。

Answer 1

当您尝试使用myseries[something]进行切片时，something通常不明确。您正在强调这种含糊不清的案例。在你的情况下，大熊猫试图通过猜测你的意思来帮助你。

myseries_one[0] #As expected
Out[74]: 0.29129291112626043

myseries_one有整数标签。当您尝试使用整数进行切片时，您打算获取用该整数标记的元素，这是有意义的。事实证明，你有一个标有0的元素，以便返回给你。

myseries_two[0] #As expected
Out[75]: 0.29129291112626043

myseries_two有字符串标签。当标签都是字符串时，你打算用标签0来切片。所以，pandas假设你的位置是0并返回第一个元素（感谢pandas，这很有用）。

myseries_three[0]
KeyError:0

myseries_three有整数标签，你试图用整数切片......完美。让我们为你获得这个价值...... KeyError。哎呀，那个索引标签不存在。在这种情况下，熊猫失败比猜测更安全，也许你想要按位置切片。文档甚至建议，如果要消除歧义，请使用loc进行基于标签的切片，使用iloc进行基于位置的切片。

让我们试试loc

myseries_one.loc[0]
0.29129291112626043

myseries_two.loc[0]
KeyError:0 

myseries_three.loc[0]
KeyError:0

只有myseries_one的标签为0。其他两个返回KeyError s

让我们试试iloc

myseries_one.iloc[0]
0.29129291112626043

myseries_two.iloc[0]
0.29129291112626043

myseries_three.iloc[0]
0.29129291112626043

它们都具有0的位置并相应地返回第一个元素。

对于范围切片，pandas决定解释性较小，并坚持整数切片0:2的位置切片。记住。实际的真人（编写熊猫代码的程序员）是做出这些决定的人。当您尝试做一些含糊不清的事情时，您可能会得到不同的结果。要消除歧义，请使用loc和iloc。

<强> iloc

myseries_one.iloc[0:2]

0    0.291293
1    0.381014
dtype: float64

myseries_two.iloc[0:2]

a    0.291293
b    0.381014
dtype: float64

myseries_three.iloc[0:2]

10    0.291293
11    0.381014
dtype: float64

<强> loc

myseries_one.loc[0:2]

0    0.291293
1    0.381014
2    0.923360
dtype: float64

myseries_two.loc[0:2]

TypeError: cannot do slice indexing on <class 'pandas.indexes.base.Index'> with these indexers [0] of <type 'int'>

myseries_three.loc[0:2]

Series([], dtype: float64)

索引如何在熊猫中起作用？

1 个答案: