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第四章使用pandas進行數據對象構建和數據運算

任務4.2索引操作Pandas索引操作概述使用位置索引和標簽索引操作Series使用位置索引和標簽索引操作DataFrame使用函數式索引操作Series和DataFrame使用常見查詢方法查詢數據索引用途索引變換使用函數式索引操作Series和DataFrame函數式索引：指帶有一個Series或DataFrame參數的函數，并返回有效的索引輸出,有效索引就是四種索引之一。df(或s).iloc屬性有效索引包括：一個整數，例如5整數列表或數組,例如[4,3,0]帶有整數的切片對象，例如1:7布爾數組df(或s).loc有效索引包括：單個標簽，例如5或'a'（注意，它5被解釋為索引的標簽,此用法不是索引的整數位置）列表或標簽數組，例如['a','b','c']帶標簽的切片對象'a':'f'（注意，標簽切片的端點包括在內）布爾數組df[]、s[]有效索引有位置有效索引，也有標簽有效索引，遵循df和s索引運算符[]操作要求函數返回位置索引函數返回標簽索引使用常見查詢方法查詢數據—df.querydf.query方法：DataFrame對象的query()方法允許使用表達式查詢DataFrame的數據，query也是類似于SQL中where關鍵字的語法邏輯。query有兩個SQL中標志性的設計：其一是@引用自定義外部變量，其二是對于特殊的列名（例如包含空格的字符）可以用反引號``加以修飾引用。query特點：節省內存以及有時他們具有更簡潔的語法形式,但只能查詢數據，不能修改數據。

使用常見查詢方法查詢數據—df.query使用常見查詢方法查詢數據—wherewhere方法:從具有布爾向量的Series中選擇值通常會返回數據的子集。為了保證選擇輸出與原始數據具有相同的形狀，您可以在Series和DataFrame中使用where方法。where接受的條件需要是布爾類型的，如果條件為真，保持原來的值，否則，就被賦值為默認的NaN或其他指定值。使用常見查詢方法查詢數據—wheredf1.where(m,df2)大致相當于np.where(m,df1,df2),比如：df.where(df<0,-df)==np.where(df<0,df,-df)。where對齊輸入布爾條件，以便可以使用設置進行部分選擇。小結函數式索引:函數帶有一個Series或DataFrame參數，返回有效索引query方法：使用表達式優雅查詢數據where方法：使用布爾數組作

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