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Python 數(shù)據(jù)處理（二十四）—— 索引和選擇
如果你想獲取 'A' 列的第 0 和第 2 個元素，你可以這樣做:
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這也可以用 .iloc 獲取，通過使用位置索引來選擇內容
可以使用 .get_indexer 獲取多個索引:
警告 ：
對于包含一個或多個缺失標簽的列表，使用 .loc 或 [] 將不再重新索引，而是使用 .reindex
在以前的版本中，只要索引列表中存在至少一個有效標簽，就可以使用 .loc[list-of-labels]
但是現(xiàn)在，只要索引列表中存在缺失的標簽將引發(fā) KeyError 。推薦的替代方法是使用 .reindex() 。
例如
索引列表的標簽都存在
先前的版本
但是，現(xiàn)在
索引標簽列表中包含不存在的標簽，使用 reindex
另外，如果你只想選擇有效的鍵，可以使用下面的方法，同時保留了數(shù)據(jù)的 dtype
對于 .reindex() ，如果有重復的索引將會引發(fā)異常
通常，您可以將所需的標簽與當前軸做交集，然后重新索引
但是，如果你的索引結果包含重復標簽，還是會引發(fā)異常
使用 sample() 方法可以從 Series 或 DataFrame 中隨機選擇行或列。
該方法默認會對行進行采樣，并接受一個特定的行數(shù)、列數(shù)，或數(shù)據(jù)子集。
默認情況下， sample 每行最多返回一次，但也可以使用 replace 參數(shù)進行替換采樣
默認情況下，每一行被選中的概率相等，但是如果你想讓每一行有不同的概率，你可以為 sample 函數(shù)的 weights 參數(shù)設置抽樣權值
這些權重可以是一個列表、一個 NumPy 數(shù)組或一個 Series ，但它們的長度必須與你要抽樣的對象相同。
缺失的值將被視為權重為零，并且不允許使用 inf 值。如果權重之和不等于 1 ，則將所有權重除以權重之和，將其重新歸一化。例如
當應用于 DataFrame 時，您可以通過簡單地將列名作為字符串傳遞給 weights 作為采樣權重（前提是您要采樣的是行而不是列）。
sample 還允許用戶使用 axis 參數(shù)對列進行抽樣。
最后，我們還可以使用 random_state 參數(shù)為 sample 的隨機數(shù)生成器設置一個種子，它將接受一個整數(shù)（作為種子）或一個 NumPy RandomState 對象
當為該軸設置一個不存在的鍵時， .loc/[] 操作可以執(zhí)行放大
在 Series 的情況下，這實際上是一個追加操作
可以通過 .loc 在任一軸上放大 DataFrame
這就像 DataFrame 的 append 操作
由于用 [] 做索引必須處理很多情況（單標簽訪問、分片、布爾索引等），所以需要一些開銷來搞清楚你的意圖
如果你只想訪問一個標量值，最快的方法是使用 at 和 iat 方法，這兩個方法在所有的數(shù)據(jù)結構上都實現(xiàn)了
與 loc 類似， at 提供了基于標簽的標量查找，而 iat 提供了基于整數(shù)的查找，與 iloc 類似
同時，你也可以根據(jù)這些索引進行設置值
如果索引標簽不存在，會放大數(shù)據(jù)
另一種常見的操作是使用布爾向量來過濾數(shù)據(jù)。運算符包括：
|(or) 、 (and) 、 ~ (not)
這些必須用括號來分組，因為默認情況下， Python 會將 df['A'] 2 df['B'] 3 這樣的表達式評估為 df['A'] (2 df['B']) 3 ，而理想的執(zhí)行順序是 (df['A'] 2) (df['B'] 3)
使用一個布爾向量來索引一個 Series ，其工作原理和 NumPy ndarray 一樣。
您可以使用一個與 DataFrame 的索引長度相同的布爾向量從 DataFrame 中選擇行
列表推導式和 Series 的 map 函數(shù)可用于產生更復雜的標準
我們可以使用布爾向量結合其他索引表達式，在多個軸上索引
iloc 支持兩種布爾索引。如果索引器是一個布爾值 Series ，就會引發(fā)異常。
例如，在下面的例子中， df.iloc[s.values, 1] 是正確的。但是 df.iloc[s，1] 會引發(fā) ValueError 。
python常用函數(shù)
1、complex()
返回一個形如?a+bj?的復數(shù)，傳入?yún)?shù)分為三種情況：
參數(shù)為空時，返回0j；參數(shù)為字符串時，將字符串表達式解釋為復數(shù)形式并返回；參數(shù)為兩個整數(shù)(a,b)時，返回?a+bj；參數(shù)只有一個整數(shù) a 時，虛部 b 默認為0，函數(shù)返回?a+0j。
2、dir()
不提供參數(shù)時，返回當前本地范圍內的名稱列表；提供一個參數(shù)時，返回該對象包含的全部屬性。
3、divmod(a,b)
a -- 代表被除數(shù)，整數(shù)或浮點數(shù)；b -- 代表除數(shù)，整數(shù)或浮點數(shù)；根據(jù) 除法運算 計算 a,b 之間的商和余數(shù)，函數(shù)返回一個元組(p,q)?，p 代表商?a//b?，q 代表余數(shù)?a%b。
4、enumerate(iterable,start=0)
iterable -- 一個可迭代對象，列表、元組序列等；start -- 計數(shù)索引值，默認初始為0‘該函數(shù)返回枚舉對象是個迭代器，利用 next() 方法依次返回元素值，每個元素以元組形式存在，包含一個計數(shù)元素(起始為 start )和 iterable 中對應的元素值。
Python的函數(shù)都有哪些
【常見的內置函數(shù)】
1、enumerate(iterable,start=0)
是python的內置函數(shù)，是枚舉、列舉的意思，對于一個可迭代的(iterable)/可遍歷的對象(如列表、字符串)，enumerate將其組成一個索引序列，利用它可以同時獲得索引和值。
2、zip(*iterables,strict=False)
用于將可迭代的對象作為參數(shù)，將對象中對應的元素打包成一個個元組，然后返回由這些元組組成的列表。如果各個迭代器的元素個數(shù)不一致，則返回列表長度與最短的對象相同，利用*號操作符，可以將元組解壓為列表。
3、filter(function,iterable)
filter是將一個序列進行過濾，返回迭代器的對象，去除不滿足條件的序列。
4、isinstance(object,classinfo)
是用來判斷某一個變量或者是對象是不是屬于某種類型的一個函數(shù)，如果參數(shù)object是classinfo的實例，或者object是classinfo類的子類的一個實例，
返回True。如果object不是一個給定類型的的對象， 則返回結果總是False
5、eval(expression[,globals[,locals]])
用來將字符串str當成有效的表達式來求值并返回計算結果，表達式解析參數(shù)expression并作為Python表達式進行求值(從技術上說是一個條件列表)，采用globals和locals字典作為全局和局部命名空間。
【常用的句式】
1、format字符串格式化
format把字符串當成一個模板，通過傳入的參數(shù)進行格式化，非常實用且強大。
2、連接字符串
常使用+連接兩個字符串。
3、if...else條件語句
Python條件語句是通過一條或多條語句的執(zhí)行結果(True或者False)來決定執(zhí)行的代碼塊。其中if...else語句用來執(zhí)行需要判斷的情形。
4、for...in、while循環(huán)語句
循環(huán)語句就是遍歷一個序列，循環(huán)去執(zhí)行某個操作，Python中的循環(huán)語句有for和while。
5、import導入其他腳本的功能
有時需要使用另一個python文件中的腳本，這其實很簡單，就像使用import關鍵字導入任何模塊一樣。
python的index函數(shù)，獲取最后一個
python的index函數(shù)可以獲取列表中值的第一個索引。
list= [1,2,3,4,5,1,2,2]
list.index(2) 1
如果要獲取相同值的最后一個索引：
len(list) - list[::-1].index(2) - 1
反向取得list后，用list的長度減去反轉后出現(xiàn)的第一個索引再減1
文章標題：python索引函數(shù),python索引值
轉載來源：http://www.dlmjj.cn/article/hdsoch.html
