通过 loc 访问数据框元素 - Python

如果你工作过数据分析或者机器学习，肯定会使用 Pandas 这个 Python 库。这个库提供了强大的数据结构和数据分析工具。

loc 方法是 Pandas 中 DataFrame 对象的核心方式之一。它允许你使用标签来访问 DataFrame 中的某个元素。在这篇文章中，你将学习如何使用 loc 方法来访问和修改 DataFrame 中的元素。

什么是 DataFrame？

DataFrame 是 Pandas 中最重要的数据结构之一。它类似于电子表格，但有更强大的功能。DataFrame 由行和列组成，每列具有唯一标签，每行具有唯一的 ID。数据可以是数字、字符串、日期等类型。

你可以使用 Pandas 中的许多功能来处理 DataFrame，包括排序、过滤、聚合和变换。

什么是 loc？

loc 是 Pandas DataFrame 对象的一个标签访问器。你可以使用它来访问 DataFrame 中的行、列或单个元素。这些标签可以是行标签或列标签。loc 还可以使用布尔条件来选择您感兴趣的行或列。

loc 常见的用法是使用标签批量读取或修改 DataFrame 内的数据，但通过运用一些条件，你可以进一步控制访问的范围，实现更灵活的应用。

如何使用 loc？

使用 Pandas 的 loc 方法可以直接进行筛选，以下是一个经典的 loc 用法示例：

import pandas as pd

# Create a sample dataframe
data = {'name': ['Jason', 'Molly', 'Tina', 'Jake', 'Amy'],
        'year': [2012, 2012, 2013, 2014, 2014],
        'reports': [4, 24, 31, 2, 3]}
df = pd.DataFrame(data, index = ['Cochice', 'Pima', 'Santa Cruz', 'Maricopa', 'Yuma'])

# Filter the dataframe by name
result = df.loc[df['name'] == 'Jason']
print(result)

输出结果：

         name  year  reports
Cochice  Jason  2012        4

在 loc 中使用适当的条件，你可以筛选出符合条件的 DataFrame 的子集。

下面是一个例子，它演示如何选择 DataFrame 中所有年份为 2014 的条目：

import pandas as pd

# Create a sample dataframe
data = {'name': ['Jason', 'Molly', 'Tina', 'Jake', 'Amy'],
        'year': [2012, 2012, 2013, 2014, 2014],
        'reports': [4, 24, 31, 2, 3]}
df = pd.DataFrame(data, index = ['Cochice', 'Pima', 'Santa Cruz', 'Maricopa', 'Yuma'])

# Filter the dataframe by year
result = df.loc[df['year'] == 2014]
print(result)

输出结果：

         name  year  reports
Jake     Jake  2014        2
Amy       Amy  2014        3

需要注意的是，你可以使用其他逻辑条件操作符，如 "<", ">=", "!=" 等来筛选想要的数据.

使用 loc 来修改 DataFrame

loc 不仅可以访问 DataFrame 中的数据，还可以将其用作更改数据的方法。要修改 DataFrame 的值，请使用 loc 函数并指定要更改的行和列标签：

import pandas as pd

# Create a sample dataframe
data = {'name': ['Jason', 'Molly', 'Tina', 'Jake', 'Amy'],
        'year': [2012, 2012, 2013, 2014, 2014],
        'reports': [4, 24, 31, 2, 3]}
df = pd.DataFrame(data, index = ['Cochice', 'Pima', 'Santa Cruz', 'Maricopa', 'Yuma'])

# Change the value of a cell
df.loc['Maricopa','reports'] = 4

print(df)

输出结果：

                name  year  reports
Cochice        Jason  2012        4
Pima           Molly  2012       24
Santa Cruz      Tina  2013       31
Maricopa        Jake  2014        4
Yuma             Amy  2014        3

同样的，你可以使用其他逻辑条件操作符来选择多个行或列，并将其作为新值覆盖。

总结

loc 是一个非常方便的标签访问器，它允许你通过标签访问 Pandas DataFrame 中的特定值，还可以将其用于更改数据。

我希望这篇文章对您有帮助，并在您的 Pandas 数据分析工作中提供帮助。