基于标签的Pandas数据框架索引

基于标签的索引（Label-based indexing）是Pandas数据框架中一种基于标签或名称的索引方式，其优点在于易于理解和使用，并且不容易产生歧义，因此得到广泛地应用。在本攻略中，我们将详细讲解如何使用基于标签的索引方式来操作Pandas数据框架。以下是我们的操作流程：

1. 选择列标签

在Pandas数据框架中，我们可以通过列标签（也称为列名）来选择数据框架中的某一列。举个例子，首先创建一个包含两列（A和B）的数据框架：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
print(df)

输出：

   A  B
0  1  4
1  2  5
2  3  6

利用列标签选择列：

col_A = df['A']  
print(col_A)

输出：

0    1
1    2
2    3
Name: A, dtype: int64 

我们首先定义变量 col_A，通过将列标签‘A’传入数据框架的方括号-中来选择‘A’列。但是需要注意的是，这样操作后返回的结果是一个 Series 类型（而不是数据框架），因为在 Pandas 中，通过单列标签选择列时返回的一维序列默认类型是 Series 类型。

1. 选择行标签

除了列标签外，基于标签的索引还让我们能够轻松地选择特定行。类似于列标签，我们需要使用.loc属性来选择行。比如，我们定义一个具有三行三列的数据框架：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]},
                  index=['a', 'b', 'c'])
print(df)

输出：

   A  B  C
a  1  4  7
b  2  5  8
c  3  6  9

现在，我们可以通过行标签（即数据框架中的索引）来选择某一行：

row_a = df.loc['a']  
print(row_a)

输出：

A    1
B    4
C    7
Name: a, dtype: int64

同样，选择某一行后，返回的是一维序列，默认类型是 Series 类型。需要注意的是，无论你的数据框架是如何构建的，你都可以使用行标签来进行行选择。

1. 选择特定单元格

如果我们需要访问数据框架中的某个特定的单元格，使用基于标签的索引方式也非常简单。只需要在行标签和列标签之间加上逗号（,）即可。例如，考虑上一节的数据框架。我们可以通过以下方式来选择行a和列A的单元格：

cell_a_A = df.loc['a', 'A']
print(cell_a_A) 

输出：

1

1. 选择多行和多列

如果我们需要选择多行和多列，不管是选择行还是列都可以使用一个列表。首先我们考虑如何选择多列：

先定义一个四列四行的数据框架，然后选择其中两列 B 和 C：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4], 
                   'B': [5, 6, 7, 8], 
                   'C': [9, 10, 11, 12],
                   'D': [13, 14, 15, 16]},
                    index=['a', 'b', 'c', 'd'])
print(df)

输出：

   A  B   C   D
a  1  5   9  13
b  2  6  10  14
c  3  7  11  15
d  4  8  12  16

col_BC = df[['B', 'C']] 
print(col_BC)

输出：

   B   C
a  5   9
b  6  10
c  7  11
d  8  12

需要注意的是，这里返回的仍然是一个数据框架，而不是 Series 类型。选择行也是类似的，只要将所有行标签放在一个列表中即可。

row_b_c = df.loc[['b', 'c']]  
print(row_b_c)

输出：

   A  B   C   D
b  2  6  10  14
c  3  7  11  15 

1. 布尔索引

最后介绍布尔索引，这是一种基于真值判断的索引方式，可以用于根据某些条件来选择数据框架中的行和列。首先，我们创建一个数据框架。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4], 
                   'B': [5, 6, 7, 8], 
                   'C': [9, 10, 11, 12],
                   'D': [13, 14, 15, 16]},
                    index=['a', 'b', 'c', 'd'])
print(df)

输出：

   A  B   C   D
a  1  5   9  13
b  2  6  10  14
c  3  7  11  15
d  4  8  12  16

接下来，假设我们想要选择 A 列中所有大于 2 的数。

A_gt_2 = df[df['A'] > 2]  
print(A_gt_2)

输出：

   A  B   C   D
c  3  7  11  15
d  4  8  12  16

这里，我们利用了一个布尔索引，其意义是“在 df 的 A 列中，选择所有大于 2 的值”。返回的结果是一个数据框架，其中仅包含两行，因为只有 c 和 d 行符合我们的筛选条件。

通过以上攻略，相信您可以熟练地使用基于标签的索引方式了。要记住的最后一点是，虽然这里的大多数例子都涉及选择单个列、单个行或单个单元格，但这些操作可以组合成更复杂的操作（如选择多行多列）。