Python子集和切片 [index, :] format

Question

我看到 python DataFrames 有时使用 [index,:] 符号进行子集化，而有时使用 [index] 就足够了。

使用一个简单的玩具示例:

df = pd.DataFrame({'a':[1,5,10,15,20,50,88]})
idx = [2,4,6]

我们可以使用以下任一方法调用 iloc 方法:

df.iloc[idx,:]
df.iloc[idx]

获取结果:

    a
2  10
4  20
6  88

调用方式有区别吗？我应该更喜欢使用其中一种吗？

Answer 1

在 df.iloc[idx,:] 中，冒号分割列。在 python 中，当你使用 [:] 时，你会切掉所有选项。例如:

df = pd.DataFrame({'a':[1,5,10,15,20,50,88], 'b':[1,5,10,15,20,50,88]})
idx = [2,4,6]

没有列切片:

df.iloc[idx]

输出:

    a   b
2   10  10
4   20  20
6   88  88

使用列切片:

df.iloc[idx,:1]

输出:

    a
2   10
4   20
6   88

在这种情况下，问题是您是否要显式切分所有列。以我谦虚的观点，我认为标准形式 df.iloc[idx] 会很清楚。

http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#selection-by-position