Pandas 2.2 中文官方教程和指南（九·三）-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了Pandas 2.2 中文官方教程和指南（九·三）。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

重新索引以与另一个对象对齐

你可能希望取一个对象并重新索引其轴，使其标签与另一个对象相同。虽然这个操作的语法虽然冗长但简单，但它是一个常见的操作，因此reindex_like() 方法可用于简化此操作：

In [213]: df2 = df.reindex(["a", "b", "c"], columns=["one", "two"])

In [214]: df3 = df2 - df2.mean()

In [215]: df2
Out[215]: 
 one       two
a  1.394981  1.772517
b  0.343054  1.912123
c  0.695246  1.478369

In [216]: df3
Out[216]: 
 one       two
a  0.583888  0.051514
b -0.468040  0.191120
c -0.115848 -0.242634

In [217]: df.reindex_like(df2)
Out[217]: 
 one       two
a  1.394981  1.772517
b  0.343054  1.912123
c  0.695246  1.478369 
```### 使用`align`将对象与其他对象对齐

`align()` 方法是同时对齐两个对象的最快方法。它支持一个`join`参数（与连接和合并相关）：

> +   `join='outer'`：取索引的并集（默认）
> +   
> +   `join='left'`：使用调用对象的索引
> +   
> +   `join='right'`：使用传入对象的索引
> +   
> +   `join='inner'`：交集索引

返回一个包含重新索引的两个 Series 的元组：

```py
In [218]: s = pd.Series(np.random.randn(5), index=["a", "b", "c", "d", "e"])

In [219]: s1 = s[:4]

In [220]: s2 = s[1:]

In [221]: s1.align(s2)
Out[221]: 
(a   -0.186646
 b   -1.692424
 c   -0.303893
 d   -1.425662
 e         NaN
 dtype: float64,
 a         NaN
 b   -1.692424
 c   -0.303893
 d   -1.425662
 e    1.114285
 dtype: float64)

In [222]: s1.align(s2, join="inner")
Out[222]: 
(b   -1.692424
 c   -0.303893
 d   -1.425662
 dtype: float64,
 b   -1.692424
 c   -0.303893
 d   -1.425662
 dtype: float64)

In [223]: s1.align(s2, join="left")
Out[223]: 
(a   -0.186646
 b   -1.692424
 c   -0.303893
 d   -1.425662
 dtype: float64,
 a         NaN
 b   -1.692424
 c   -0.303893
 d   -1.425662
 dtype: float64)

对于 DataFrames，默认情况下，连接方法将应用于索引和列：

In [224]: df.align(df2, join="inner")
Out[224]: 
(        one       two
 a  1.394981  1.772517
 b  0.343054  1.912123
 c  0.695246  1.478369,
 one       two
 a  1.394981  1.772517
 b  0.343054  1.912123
 c  0.695246  1.478369)

你还可以传递一个axis选项，只在指定的轴上对齐：

In [225]: df.align(df2, join="inner", axis=0)
Out[225]: 
(        one       two     three
 a  1.394981  1.772517       NaN
 b  0.343054  1.912123 -0.050390
 c  0.695246  1.478369  1.227435,
 one       two
 a  1.394981  1.772517
 b  0.343054  1.912123
 c  0.695246  1.478369)

如果你将一个 Series 传递给DataFrame.align()，你可以选择使用axis参数在 DataFrame 的索引或列上同时对齐两个对象：

In [226]: df.align(df2.iloc[0], axis=1)
Out[226]: 
(        one     three       two
 a  1.394981       NaN  1.772517
 b  0.343054 -0.050390  1.912123
 c  0.695246  1.227435  1.478369
 d       NaN -0.613172  0.279344,
 one      1.394981
 three         NaN
 two      1.772517
 Name: a, dtype: float64) 
```### 重新索引时填充

`reindex()` 接受一个可选参数`method`，该参数是从以下表中选择的填充方法：

| 方法 | 动作 |
| --- | --- |
| pad / ffill | 向前填充值 |
| bfill / backfill | 向后填充值 |
| nearest | 从最近的索引值填充 |

我们在一个简单的 Series 上演示这些填充方法：

```py
In [227]: rng = pd.date_range("1/3/2000", periods=8)

In [228]: ts = pd.Series(np.random.randn(8), index=rng)

In [229]: ts2 = ts.iloc[[0, 3, 6]]

In [230]: ts
Out[230]: 
2000-01-03    0.183051
2000-01-04    0.400528
2000-01-05   -0.015083
2000-01-06    2.395489
2000-01-07    1.414806
2000-01-08    0.118428
2000-01-09    0.733639
2000-01-10   -0.936077
Freq: D, dtype: float64

In [231]: ts2
Out[231]: 
2000-01-03    0.183051
2000-01-06    2.395489
2000-01-09    0.733639
Freq: 3D, dtype: float64

In [232]: ts2.reindex(ts.index)
Out[232]: 
2000-01-03    0.183051
2000-01-04         NaN
2000-01-05         NaN
2000-01-06    2.395489
2000-01-07         NaN
2000-01-08         NaN
2000-01-09    0.733639
2000-01-10         NaN
Freq: D, dtype: float64

In [233]: ts2.reindex(ts.index, method="ffill")
Out[233]: 
2000-01-03    0.183051
2000-01-04    0.183051
2000-01-05    0.183051
2000-01-06    2.395489
2000-01-07    2.395489
2000-01-08    2.395489
2000-01-09    0.733639
2000-01-10    0.733639
Freq: D, dtype: float64

In [234]: ts2.reindex(ts.index, method="bfill")
Out[234]: 
2000-01-03    0.183051
2000-01-04    2.395489
2000-01-05    2.395489
2000-01-06    2.395489
2000-01-07    0.733639
2000-01-08    0.733639
2000-01-09    0.733639
2000-01-10         NaN
Freq: D, dtype: float64

In [235]: ts2.reindex(ts.index, method="nearest")
Out[235]: 
2000-01-03    0.183051
2000-01-04    0.183051
2000-01-05    2.395489
2000-01-06    2.395489
2000-01-07    2.395489
2000-01-08    0.733639
2000-01-09    0.733639
2000-01-10    0.733639
Freq: D, dtype: float64

这些方法要求索引是有序递增或递减的。

请注意，使用 ffill（除了method='nearest'）或 interpolate 也可以达到相同的结果：

In [236]: ts2.reindex(ts.index).ffill()
Out[236]: 
2000-01-03    0.183051
2000-01-04    0.183051
2000-01-05    0.183051
2000-01-06    2.395489
2000-01-07    2.395489
2000-01-08    2.395489
2000-01-09    0.733639
2000-01-10    0.733639
Freq: D, dtype: float64

当索引不是单调递增或递减时，reindex() 会引发 ValueError。fillna() 和 interpolate() 不会对索引的顺序执行任何检查。### 重新索引时的填充限制

limit 和 tolerance 参数提供了在重新索引时填充的额外控制。Limit 指定连续匹配的最大计数：

In [237]: ts2.reindex(ts.index, method="ffill", limit=1)
Out[237]: 
2000-01-03    0.183051
2000-01-04    0.183051
2000-01-05         NaN
2000-01-06    2.395489
2000-01-07    2.395489
2000-01-08         NaN
2000-01-09    0.733639
2000-01-10    0.733639
Freq: D, dtype: float64

相反，容差指定索引和索引器值之间的最大距离：

In [238]: ts2.reindex(ts.index, method="ffill", tolerance="1 day")
Out[238]: 
2000-01-03    0.183051
2000-01-04    0.183051
2000-01-05         NaN
2000-01-06    2.395489
2000-01-07    2.395489
2000-01-08         NaN
2000-01-09    0.733639
2000-01-10    0.733639
Freq: D, dtype: float64

请注意，当在 DatetimeIndex、TimedeltaIndex 或 PeriodIndex 上使用时，如果可能，tolerance 将被强制转换为 Timedelta。这允许您使用适当的字符串指定容差。### 从轴中删除标签

与 reindex 密切相关的方法是 drop() 函数。它从轴中删除一组标签：

In [239]: df
Out[239]: 
 one       two     three
a  1.394981  1.772517       NaN
b  0.343054  1.912123 -0.050390
c  0.695246  1.478369  1.227435
d       NaN  0.279344 -0.613172

In [240]: df.drop(["a", "d"], axis=0)
Out[240]: 
 one       two     three
b  0.343054  1.912123 -0.050390
c  0.695246  1.478369  1.227435

In [241]: df.drop(["one"], axis=1)
Out[241]: 
 two     three
a  1.772517       NaN
b  1.912123 -0.050390
c  1.478369  1.227435
d  0.279344 -0.613172

请注意，以下方法也有效，但不够明显/干净：

In [242]: df.reindex(df.index.difference(["a", "d"]))
Out[242]: 
 one       two     three
b  0.343054  1.912123 -0.050390
c  0.695246  1.478369  1.227435 
```### 重命名 / 映射标签

`rename()` 方法允许您根据某些映射（字典或 Series）或任意函数重新标记轴。

```py
In [243]: s
Out[243]: 
a   -0.186646
b   -1.692424
c   -0.303893
d   -1.425662
e    1.114285
dtype: float64

In [244]: s.rename(str.upper)
Out[244]: 
A   -0.186646
B   -1.692424
C   -0.303893
D   -1.425662
E    1.114285
dtype: float64

如果传递一个函数，当使用任何标签调用时，它必须返回一个值（并且必须生成一组唯一值）。也可以使用字典或 Series：

In [245]: df.rename(
 .....:    columns={"one": "foo", "two": "bar"},
 .....:    index={"a": "apple", "b": "banana", "d": "durian"},
 .....: )
 .....: 
Out[245]: 
 foo       bar     three
apple   1.394981  1.772517       NaN
banana  0.343054  1.912123 -0.050390
c       0.695246  1.478369  1.227435
durian       NaN  0.279344 -0.613172

如果映射不包括列/索引标签，则不会重命名。请注意，映射中的额外标签不会引发错误。

DataFrame.rename() 还支持“轴样式”调用约定，您可以指定单个 mapper 和要应用该映射的 axis。

In [246]: df.rename({"one": "foo", "two": "bar"}, axis="columns")
Out[246]: 
 foo       bar     three
a  1.394981  1.772517       NaN
b  0.343054  1.912123 -0.050390
c  0.695246  1.478369  1.227435
d       NaN  0.279344 -0.613172

In [247]: df.rename({"a": "apple", "b": "banana", "d": "durian"}, axis="index")
Out[247]: 
 one       two     three
apple   1.394981  1.772517       NaN
banana  0.343054  1.912123 -0.050390
c       0.695246  1.478369  1.227435
durian       NaN  0.279344 -0.613172

最后，rename() 还接受标量或类似列表以修改 Series.name 属性。

In [248]: s.rename("scalar-name")
Out[248]: 
a   -0.186646
b   -1.692424
c   -0.303893
d   -1.425662
e    1.114285
Name: scalar-name, dtype: float64

DataFrame.rename_axis() 和 Series.rename_axis() 方法允许更改 MultiIndex 的特定名称（而不是标签）。

In [249]: df = pd.DataFrame(
 .....:    {"x": [1, 2, 3, 4, 5, 6], "y": [10, 20, 30, 40, 50, 60]},
 .....:    index=pd.MultiIndex.from_product(
 .....:        [["a", "b", "c"], [1, 2]], names=["let", "num"]
 .....:    ),
 .....: )
 .....: 

In [250]: df
Out[250]: 
 x   y
let num 
a   1    1  10
 2    2  20
b   1    3  30
 2    4  40
c   1    5  50
 2    6  60

In [251]: df.rename_axis(index={"let": "abc"})
Out[251]: 
 x   y
abc num 
a   1    1  10
 2    2  20
b   1    3  30
 2    4  40
c   1    5  50
 2    6  60

In [252]: df.rename_axis(index=str.upper)
Out[252]: 
 x   y
LET NUM 
a   1    1  10
 2    2  20
b   1    3  30
 2    4  40
c   1    5  50
 2    6  60 
```### 重新索引以与另一个对象对齐

你可能希望取一个对象，并将其轴重新索引为与另一个对象相同的标签。虽然这个语法是简单明了的，但它是一个常见的操作，`reindex_like()` 方法可用于简化这个操作：

```py
In [213]: df2 = df.reindex(["a", "b", "c"], columns=["one", "two"])

In [214]: df3 = df2 - df2.mean()

In [215]: df2
Out[215]: 
 one       two
a  1.394981  1.772517
b  0.343054  1.912123
c  0.695246  1.478369

In [216]: df3
Out[216]: 
 one       two
a  0.583888  0.051514
b -0.468040  0.191120
c -0.115848 -0.242634

In [217]: df.reindex_like(df2)
Out[217]: 
 one       two
a  1.394981  1.772517
b  0.343054  1.912123
c  0.695246  1.478369

使用 align 将对象与其他对象对齐

align() 方法是同时对齐两个对象的最快方法。它支持一个 join 参数（与 joining and merging 相关）：

join='outer'：取索引的并集（默认）

join='left'：使用调用对象的索引

join='right'：使用传递对象的索引

join='inner'：交集索引

它返回一个包含重新索引的两个 Series 的元组：

In [218]: s = pd.Series(np.random.randn(5), index=["a", "b", "c", "d", "e"])

In [219]: s1 = s[:4]

In [220]: s2 = s[1:]

In [221]: s1.align(s2)
Out[221]: 
(a   -0.186646
 b   -1.692424
 c   -0.303893
 d   -1.425662
 e         NaN
 dtype: float64,
 a         NaN
 b   -1.692424
 c   -0.303893
 d   -1.425662
 e    1.114285
 dtype: float64)

In [222]: s1.align(s2, join="inner")
Out[222]: 
(b   -1.692424
 c   -0.303893
 d   -1.425662
 dtype: float64,
 b   -1.692424
 c   -0.303893
 d   -1.425662
 dtype: float64)

In [223]: s1.align(s2, join="left")
Out[223]: 
(a   -0.186646
 b   -1.692424
 c   -0.303893
 d   -1.425662
 dtype: float64,
 a         NaN
 b   -1.692424
 c   -0.303893
 d   -1.425662
 dtype: float64)

对于 DataFrame，默认情况下 join 方法将应用于索引和列：

In [224]: df.align(df2, join="inner")
Out[224]: 
(        one       two
 a  1.394981  1.772517
 b  0.343054  1.912123
 c  0.695246  1.478369,
 one       two
 a  1.394981  1.772517
 b  0.343054  1.912123
 c  0.695246  1.478369)

你也可以传递一个 axis 选项，只在指定的轴上对齐：

In [225]: df.align(df2, join="inner", axis=0)
Out[225]: 
(        one       two     three
 a  1.394981  1.772517       NaN
 b  0.343054  1.912123 -0.050390
 c  0.695246  1.478369  1.227435,
 one       two
 a  1.394981  1.772517
 b  0.343054  1.912123
 c  0.695246  1.478369)

如果你将一个 Series 传递给DataFrame.align()，你可以选择使用 axis 参数来对齐 DataFrame 的索引或列：

In [226]: df.align(df2.iloc[0], axis=1)
Out[226]: 
(        one     three       two
 a  1.394981       NaN  1.772517
 b  0.343054 -0.050390  1.912123
 c  0.695246  1.227435  1.478369
 d       NaN -0.613172  0.279344,
 one      1.394981
 three         NaN
 two      1.772517
 Name: a, dtype: float64)

重新索引时进行填充

reindex() 接受一个可选参数 method，这是从以下表中选择的填充方法：

方法	动作
pad / ffill	向前填充值
bfill / backfill	向后填充值
nearest	从最近的索引值填充

我们在一个简单的 Series 上说明这些填充方法：

In [227]: rng = pd.date_range("1/3/2000", periods=8)

In [228]: ts = pd.Series(np.random.randn(8), index=rng)

In [229]: ts2 = ts.iloc[[0, 3, 6]]

In [230]: ts
Out[230]: 
2000-01-03    0.183051
2000-01-04    0.400528
2000-01-05   -0.015083
2000-01-06    2.395489
2000-01-07    1.414806
2000-01-08    0.118428
2000-01-09    0.733639
2000-01-10   -0.936077
Freq: D, dtype: float64

In [231]: ts2
Out[231]: 
2000-01-03    0.183051
2000-01-06    2.395489
2000-01-09    0.733639
Freq: 3D, dtype: float64

In [232]: ts2.reindex(ts.index)
Out[232]: 
2000-01-03    0.183051
2000-01-04         NaN
2000-01-05         NaN
2000-01-06    2.395489
2000-01-07         NaN
2000-01-08         NaN
2000-01-09    0.733639
2000-01-10         NaN
Freq: D, dtype: float64

In [233]: ts2.reindex(ts.index, method="ffill")
Out[233]: 
2000-01-03    0.183051
2000-01-04    0.183051
2000-01-05    0.183051
2000-01-06    2.395489
2000-01-07    2.395489
2000-01-08    2.395489
2000-01-09    0.733639
2000-01-10    0.733639
Freq: D, dtype: float64

In [234]: ts2.reindex(ts.index, method="bfill")
Out[234]: 
2000-01-03    0.183051
2000-01-04    2.395489
2000-01-05    2.395489
2000-01-06    2.395489
2000-01-07    0.733639
2000-01-08    0.733639
2000-01-09    0.733639
2000-01-10         NaN
Freq: D, dtype: float64

In [235]: ts2.reindex(ts.index, method="nearest")
Out[235]: 
2000-01-03    0.183051
2000-01-04    0.183051
2000-01-05    2.395489
2000-01-06    2.395489
2000-01-07    2.395489
2000-01-08    0.733639
2000-01-09    0.733639
2000-01-10    0.733639
Freq: D, dtype: float64

这些方法要求索引是有序的，递增或递减的。

注意，可以使用 ffill（除了 method='nearest'）或 interpolate 来实现相同的结果：

In [236]: ts2.reindex(ts.index).ffill()
Out[236]: 
2000-01-03    0.183051
2000-01-04    0.183051
2000-01-05    0.183051
2000-01-06    2.395489
2000-01-07    2.395489
2000-01-08    2.395489
2000-01-09    0.733639
2000-01-10    0.733639
Freq: D, dtype: float64

当索引不是单调递增或递减时，reindex() 会引发 ValueError。fillna() 和 interpolate() 不会对索引的顺序进行任何检查。

重新索引时填充的限制

limit 和 tolerance 参数提供了在重新索引时填充的额外控制。Limit 指定连续匹配的最大计数：

In [237]: ts2.reindex(ts.index, method="ffill", limit=1)
Out[237]: 
2000-01-03    0.183051
2000-01-04    0.183051
2000-01-05         NaN
2000-01-06    2.395489
2000-01-07    2.395489
2000-01-08         NaN
2000-01-09    0.733639
2000-01-10    0.733639
Freq: D, dtype: float64

相反，容差指定索引和索引器值之间的最大距离：

In [238]: ts2.reindex(ts.index, method="ffill", tolerance="1 day")
Out[238]: 
2000-01-03    0.183051
2000-01-04    0.183051
2000-01-05         NaN
2000-01-06    2.395489
2000-01-07    2.395489
2000-01-08         NaN
2000-01-09    0.733639
2000-01-10    0.733639
Freq: D, dtype: float64

请注意，当用于 DatetimeIndex、TimedeltaIndex 或 PeriodIndex 时，如果可能的话，tolerance 会被转换为 Timedelta。这允许您使用适当的字符串指定容差。

从轴中删除标签

与 reindex 密切相关的方法是 drop() 函数。它从轴中删除一组标签：

In [239]: df
Out[239]: 
 one       two     three
a  1.394981  1.772517       NaN
b  0.343054  1.912123 -0.050390
c  0.695246  1.478369  1.227435
d       NaN  0.279344 -0.613172

In [240]: df.drop(["a", "d"], axis=0)
Out[240]: 
 one       two     three
b  0.343054  1.912123 -0.050390
c  0.695246  1.478369  1.227435

In [241]: df.drop(["one"], axis=1)
Out[241]: 
 two     three
a  1.772517       NaN
b  1.912123 -0.050390
c  1.478369  1.227435
d  0.279344 -0.613172

注意，以下方法也有效，但不够明显/清晰：

In [242]: df.reindex(df.index.difference(["a", "d"]))
Out[242]: 
 one       two     three
b  0.343054  1.912123 -0.050390
c  0.695246  1.478369  1.227435

重命名/映射标签

rename() 方法允许您基于一些映射（dict 或 Series）或任意函数重新标记轴。

In [243]: s
Out[243]: 
a   -0.186646
b   -1.692424
c   -0.303893
d   -1.425662
e    1.114285
dtype: float64

In [244]: s.rename(str.upper)
Out[244]: 
A   -0.186646
B   -1.692424
C   -0.303893
D   -1.425662
E    1.114285
dtype: float64

如果传递一个函数，调用任何标签时必须返回一个值（并且必须产生一组唯一值）。也可以使用 dict 或 Series：

In [245]: df.rename(
 .....:    columns={"one": "foo", "two": "bar"},
 .....:    index={"a": "apple", "b": "banana", "d": "durian"},
 .....: )
 .....: 
Out[245]: 
 foo       bar     three
apple   1.394981  1.772517       NaN
banana  0.343054  1.912123 -0.050390
c       0.695246  1.478369  1.227435
durian       NaN  0.279344 -0.613172

如果映射不包括列/索引标签，则不会重命名。请注意，映射中的额外标签不会引发错误。

DataFrame.rename() 还支持“轴样式”调用约定，您可以指定单个 mapper 和要应用该映射的 axis。

In [246]: df.rename({"one": "foo", "two": "bar"}, axis="columns")
Out[246]: 
 foo       bar     three
a  1.394981  1.772517       NaN
b  0.343054  1.912123 -0.050390
c  0.695246  1.478369  1.227435
d       NaN  0.279344 -0.613172

In [247]: df.rename({"a": "apple", "b": "banana", "d": "durian"}, axis="index")
Out[247]: 
 one       two     three
apple   1.394981  1.772517       NaN
banana  0.343054  1.912123 -0.050390
c       0.695246  1.478369  1.227435
durian       NaN  0.279344 -0.613172

最后，rename() 也接受标量或类似列表以更改 Series.name 属性。

In [248]: s.rename("scalar-name")
Out[248]: 
a   -0.186646
b   -1.692424
c   -0.303893
d   -1.425662
e    1.114285
Name: scalar-name, dtype: float64

方法 DataFrame.rename_axis() 和 Series.rename_axis() 允许更改 MultiIndex 的特定名称（而不是标签）。

In [249]: df = pd.DataFrame(
 .....:    {"x": [1, 2, 3, 4, 5, 6], "y": [10, 20, 30, 40, 50, 60]},
 .....:    index=pd.MultiIndex.from_product(
 .....:        [["a", "b", "c"], [1, 2]], names=["let", "num"]
 .....:    ),
 .....: )
 .....: 

In [250]: df
Out[250]: 
 x   y
let num 
a   1    1  10
 2    2  20
b   1    3  30
 2    4  40
c   1    5  50
 2    6  60

In [251]: df.rename_axis(index={"let": "abc"})
Out[251]: 
 x   y
abc num 
a   1    1  10
 2    2  20
b   1    3  30
 2    4  40
c   1    5  50
 2    6  60

In [252]: df.rename_axis(index=str.upper)
Out[252]: 
 x   y
LET NUM 
a   1    1  10
 2    2  20
b   1    3  30
 2    4  40
c   1    5  50
 2    6  60

迭代

对于 pandas 对象的基本迭代行为取决于类型。当迭代 Series 时，它被视为类似数组，基本迭代会产生数值。DataFrame 遵循字典的惯例，迭代对象的“键”。

简而言之，基本迭代（for i in object）会产生：

Series：数值
DataFrame：列标签

因此，例如，迭代 DataFrame 将为您提供列名：

In [253]: df = pd.DataFrame(
 .....:    {"col1": np.random.randn(3), "col2": np.random.randn(3)}, index=["a", "b", "c"]
 .....: )
 .....: 

In [254]: for col in df:
 .....:    print(col)
 .....: 
col1
col2

pandas 对象还具有类似字典的 items() 方法，用于迭代（键，值）对。

要迭代 DataFrame 的行，可以使用以下方法：

iterrows()：将 DataFrame 的行作为（索引，Series）对进行迭代。这会将行转换为 Series 对象，这可能会改变 dtypes 并具有一些性能影响。
itertuples()：将 DataFrame 的行作为命名元组的值进行迭代。这比iterrows()快得多，并且在大多数情况下，最好使用它来迭代 DataFrame 的值。

警告

通过 pandas 对象进行迭代通常较慢。在许多情况下，不需要手动遍历行，并且可以通过以下方法之一避免：

寻找矢量化解决方案：许多操作可以使用内置方法或 NumPy 函数（布尔）索引等来执行，…
当您有一个无法一次处理完整 DataFrame/Series 的函数时，最好使用apply()而不是迭代值。请参阅函数应用部分的文档。
如果需要对值进行迭代操作但性能很重要，请考虑使用 cython 或 numba 编写内部循环。请参阅提高性能部分，了解一些此方法的示例。

警告

您永远不应该修改您正在迭代的内容。这并不保证在所有情况下都有效。根据数据类型，迭代器返回一个副本而不是视图，对其进行写入将不会产生任何效果！

例如，在以下情况中设置值没有效果：

In [255]: df = pd.DataFrame({"a": [1, 2, 3], "b": ["a", "b", "c"]})

In [256]: for index, row in df.iterrows():
 .....:    row["a"] = 10
 .....: 

In [257]: df
Out[257]: 
 a  b
0  1  a
1  2  b
2  3  c

items

与类似字典的接口一致，items()遍历键值对：

Series：(索引，标量值)对
DataFrame：(列，Series)对

例如：

In [258]: for label, ser in df.items():
 .....:    print(label)
 .....:    print(ser)
 .....: 
a
0    1
1    2
2    3
Name: a, dtype: int64
b
0    a
1    b
2    c
Name: b, dtype: object

iterrows

iterrows()允许您将 DataFrame 的行作为 Series 对象进行迭代。它返回一个迭代器，产生每个索引值以及包含每行数据的 Series：

In [259]: for row_index, row in df.iterrows():
 .....:    print(row_index, row, sep="\n")
 .....: 
0
a    1
b    a
Name: 0, dtype: object
1
a    2
b    b
Name: 1, dtype: object
2
a    3
b    c
Name: 2, dtype: object

注意

因为iterrows()为每行返回一个 Series，它不会在行之间保留数据类型（数据类型在 DataFrame 的列之间保留）。例如，

In [260]: df_orig = pd.DataFrame([[1, 1.5]], columns=["int", "float"])

In [261]: df_orig.dtypes
Out[261]: 
int        int64
float    float64
dtype: object

In [262]: row = next(df_orig.iterrows())[1]

In [263]: row
Out[263]: 
int      1.0
float    1.5
Name: 0, dtype: float64

row中的所有值，作为一个 Series 返回，现在都被转换为浮点数，包括列x中的原始整数值：

In [264]: row["int"].dtype
Out[264]: dtype('float64')

In [265]: df_orig["int"].dtype
Out[265]: dtype('int64')

为了在迭代行时保留数据类型，最好使用itertuples()，它返回值的命名元组，通常比iterrows()快得多。

例如，转置 DataFrame 的一种构造方法是：

In [266]: df2 = pd.DataFrame({"x": [1, 2, 3], "y": [4, 5, 6]})

In [267]: print(df2)
 x  y
0  1  4
1  2  5
2  3  6

In [268]: print(df2.T)
 0  1  2
x  1  2  3
y  4  5  6

In [269]: df2_t = pd.DataFrame({idx: values for idx, values in df2.iterrows()})

In [270]: print(df2_t)
 0  1  2
x  1  2  3
y  4  5  6

itertuples

itertuples() 方法将返回一个迭代器，为 DataFrame 中的每一行生成一个命名元组。元组的第一个元素将是行的相应索引值，而其余值是行值。

例如：

In [271]: for row in df.itertuples():
 .....:    print(row)
 .....: 
Pandas(Index=0, a=1, b='a')
Pandas(Index=1, a=2, b='b')
Pandas(Index=2, a=3, b='c')

此方法不会将行转换为 Series 对象；它仅返回命名元组中的值。因此，itertuples() 保留值的数据类型，并且通常比iterrows() 快得多。

注意

如果列名是无效的 Python 标识符、重复的或以下划线开头，则列名将重命名为位置名称。如果列数较多（>255），则返回常规元组。

项目

与类似字典的接口一致，items() 迭代遍历键值对：

Series：(索引，标量值) 对
DataFrame：(列，Series) 对

例如：

In [258]: for label, ser in df.items():
 .....:    print(label)
 .....:    print(ser)
 .....: 
a
0    1
1    2
2    3
Name: a, dtype: int64
b
0    a
1    b
2    c
Name: b, dtype: object

遍历行

iterrows() 允许您遍历 DataFrame 的行作为 Series 对象。它返回一个迭代器，每个索引值以及包含每行数据的 Series：

In [259]: for row_index, row in df.iterrows():
 .....:    print(row_index, row, sep="\n")
 .....: 
0
a    1
b    a
Name: 0, dtype: object
1
a    2
b    b
Name: 1, dtype: object
2
a    3
b    c
Name: 2, dtype: object

注意

因为iterrows() 为每行返回一个 Series，它不会在行之间保留 dtype（对于 DataFrame，dtype 在列之间保留）。例如，

In [260]: df_orig = pd.DataFrame([[1, 1.5]], columns=["int", "float"])

In [261]: df_orig.dtypes
Out[261]: 
int        int64
float    float64
dtype: object

In [262]: row = next(df_orig.iterrows())[1]

In [263]: row
Out[263]: 
int      1.0
float    1.5
Name: 0, dtype: float64

返回为 Series 的row中的所有值现在都被转换为浮点数，包括列x中的原始整数值：

In [264]: row["int"].dtype
Out[264]: dtype('float64')

In [265]: df_orig["int"].dtype
Out[265]: dtype('int64')

在遍历行时保留 dtypes，最好使用itertuples()，它返回值的命名元组，通常比iterrows()快得多。

例如，转置 DataFrame 的一种构造方法是：

In [266]: df2 = pd.DataFrame({"x": [1, 2, 3], "y": [4, 5, 6]})

In [267]: print(df2)
 x  y
0  1  4
1  2  5
2  3  6

In [268]: print(df2.T)
 0  1  2
x  1  2  3
y  4  5  6

In [269]: df2_t = pd.DataFrame({idx: values for idx, values in df2.iterrows()})

In [270]: print(df2_t)
 0  1  2
x  1  2  3
y  4  5  6

itertuples

itertuples() 方法将返回一个迭代器，为 DataFrame 中的每一行生成一个命名元组。元组的第一个元素将是行的相应索引值，而其余值是行值。

例如：

In [271]: for row in df.itertuples():
 .....:    print(row)
 .....: 
Pandas(Index=0, a=1, b='a')
Pandas(Index=1, a=2, b='b')
Pandas(Index=2, a=3, b='c')

此方法不会将行转换为 Series 对象；它只是返回命名元组内的值。因此，itertuples() 保留了值的数据类型，并且通常比 iterrows() 更快。

注意

如果列名无效的 Python 标识符、重复或以下划线开头，则列名将重命名为位置名称。当列数较多（>255）时，将返回常规元组。

.dt 访问器

如果 Series 是日期时间/周期类别的 Series，则 Series 具有一种访问器，以简洁地返回 Series 的值的日期时间类属性。这将返回一个 Series，其索引类似于现有的 Series。

# datetime
In [272]: s = pd.Series(pd.date_range("20130101 09:10:12", periods=4))

In [273]: s
Out[273]: 
0   2013-01-01 09:10:12
1   2013-01-02 09:10:12
2   2013-01-03 09:10:12
3   2013-01-04 09:10:12
dtype: datetime64[ns]

In [274]: s.dt.hour
Out[274]: 
0    9
1    9
2    9
3    9
dtype: int32

In [275]: s.dt.second
Out[275]: 
0    12
1    12
2    12
3    12
dtype: int32

In [276]: s.dt.day
Out[276]: 
0    1
1    2
2    3
3    4
dtype: int32

这使得可以像这样进行美观的表达：

In [277]: s[s.dt.day == 2]
Out[277]: 
1   2013-01-02 09:10:12
dtype: datetime64[ns]

您可以轻松地生成带时区的转换：

In [278]: stz = s.dt.tz_localize("US/Eastern")

In [279]: stz
Out[279]: 
0   2013-01-01 09:10:12-05:00
1   2013-01-02 09:10:12-05:00
2   2013-01-03 09:10:12-05:00
3   2013-01-04 09:10:12-05:00
dtype: datetime64[ns, US/Eastern]

In [280]: stz.dt.tz
Out[280]: <DstTzInfo 'US/Eastern' LMT-1 day, 19:04:00 STD>

您还可以链接这些类型的操作：

In [281]: s.dt.tz_localize("UTC").dt.tz_convert("US/Eastern")
Out[281]: 
0   2013-01-01 04:10:12-05:00
1   2013-01-02 04:10:12-05:00
2   2013-01-03 04:10:12-05:00
3   2013-01-04 04:10:12-05:00
dtype: datetime64[ns, US/Eastern]

您还可以使用 Series.dt.strftime() 将日期时间值格式化为字符串，其支持与标准 strftime() 相同的格式。

# DatetimeIndex
In [282]: s = pd.Series(pd.date_range("20130101", periods=4))

In [283]: s
Out[283]: 
0   2013-01-01
1   2013-01-02
2   2013-01-03
3   2013-01-04
dtype: datetime64[ns]

In [284]: s.dt.strftime("%Y/%m/%d")
Out[284]: 
0    2013/01/01
1    2013/01/02
2    2013/01/03
3    2013/01/04
dtype: object

# PeriodIndex
In [285]: s = pd.Series(pd.period_range("20130101", periods=4))

In [286]: s
Out[286]: 
0    2013-01-01
1    2013-01-02
2    2013-01-03
3    2013-01-04
dtype: period[D]

In [287]: s.dt.strftime("%Y/%m/%d")
Out[287]: 
0    2013/01/01
1    2013/01/02
2    2013/01/03
3    2013/01/04
dtype: object

.dt 访问器适用于周期和时间增量数据类型。

# period
In [288]: s = pd.Series(pd.period_range("20130101", periods=4, freq="D"))

In [289]: s
Out[289]: 
0    2013-01-01
1    2013-01-02
2    2013-01-03
3    2013-01-04
dtype: period[D]

In [290]: s.dt.year
Out[290]: 
0    2013
1    2013
2    2013
3    2013
dtype: int64

In [291]: s.dt.day
Out[291]: 
0    1
1    2
2    3
3    4
dtype: int64

# timedelta
In [292]: s = pd.Series(pd.timedelta_range("1 day 00:00:05", periods=4, freq="s"))

In [293]: s
Out[293]: 
0   1 days 00:00:05
1   1 days 00:00:06
2   1 days 00:00:07
3   1 days 00:00:08
dtype: timedelta64[ns]

In [294]: s.dt.days
Out[294]: 
0    1
1    1
2    1
3    1
dtype: int64

In [295]: s.dt.seconds
Out[295]: 
0    5
1    6
2    7
3    8
dtype: int32

In [296]: s.dt.components
Out[296]: 
 days  hours  minutes  seconds  milliseconds  microseconds  nanoseconds
0     1      0        0        5             0             0            0
1     1      0        0        6             0             0            0
2     1      0        0        7             0             0            0
3     1      0        0        8             0             0            0

注意

如果您使用非日期时间类似值访问 Series.dt，将引发 TypeError。

向量化字符串方法

Series 配备了一组字符串处理方法，使得操作数组的每个元素变得容易。最重要的是，这些方法会自动排除丢失/NA 值。通过 Series 的 str 属性访问这些方法，通常名称与等效的（标量）内置字符串方法匹配。例如：

In [297]: s = pd.Series(
 .....:    ["A", "B", "C", "Aaba", "Baca", np.nan, "CABA", "dog", "cat"], dtype="string"
 .....: )
 .....: 

In [298]: s.str.lower()
Out[298]: 
0       a
1       b
2       c
3    aaba
4    baca
5    <NA>
6    caba
7     dog
8     cat
dtype: string

还提供了强大的模式匹配方法，但请注意，模式匹配通常默认使用正则表达式（有些情况下总是使用）。

注意

在 pandas 1.0 之前，字符串方法仅适用于 object -dtype Series。pandas 1.0 添加了 StringDtype，专门用于字符串。有关更多信息，请参阅文本数据类型。

请参阅向量化字符串方法以获取完整的描述。

排序

pandas 支持三种排序方式：按索引标签排序、按列值排序以及按两者组合排序。

按索引

Series.sort_index() 和 DataFrame.sort_index() 方法用于按索引级别对 pandas 对象进行排序。

In [299]: df = pd.DataFrame(
 .....:    {
 .....:        "one": pd.Series(np.random.randn(3), index=["a", "b", "c"]),
 .....:        "two": pd.Series(np.random.randn(4), index=["a", "b", "c", "d"]),
 .....:        "three": pd.Series(np.random.randn(3), index=["b", "c", "d"]),
 .....:    }
 .....: )
 .....: 

In [300]: unsorted_df = df.reindex(
 .....:    index=["a", "d", "c", "b"], columns=["three", "two", "one"]
 .....: )
 .....: 

In [301]: unsorted_df
Out[301]: 
 three       two       one
a       NaN -1.152244  0.562973
d -0.252916 -0.109597       NaN
c  1.273388 -0.167123  0.640382
b -0.098217  0.009797 -1.299504

# DataFrame
In [302]: unsorted_df.sort_index()
Out[302]: 
 three       two       one
a       NaN -1.152244  0.562973
b -0.098217  0.009797 -1.299504
c  1.273388 -0.167123  0.640382
d -0.252916 -0.109597       NaN

In [303]: unsorted_df.sort_index(ascending=False)
Out[303]: 
 three       two       one
d -0.252916 -0.109597       NaN
c  1.273388 -0.167123  0.640382
b -0.098217  0.009797 -1.299504
a       NaN -1.152244  0.562973

In [304]: unsorted_df.sort_index(axis=1)
Out[304]: 
 one     three       two
a  0.562973       NaN -1.152244
d       NaN -0.252916 -0.109597
c  0.640382  1.273388 -0.167123
b -1.299504 -0.098217  0.009797

# Series
In [305]: unsorted_df["three"].sort_index()
Out[305]: 
a         NaN
b   -0.098217
c    1.273388
d   -0.252916
Name: three, dtype: float64

按索引排序还支持一个 key 参数，该参数接受一个可调用函数，应用于正在排序的索引。对于 MultiIndex 对象，key 会按级别应用到由 level 指定的级别。

In [306]: s1 = pd.DataFrame({"a": ["B", "a", "C"], "b": [1, 2, 3], "c": [2, 3, 4]}).set_index(
 .....:    list("ab")
 .....: )
 .....: 

In [307]: s1
Out[307]: 
 c
a b 
B 1  2
a 2  3
C 3  4

In [308]: s1.sort_index(level="a")
Out[308]: 
 c
a b 
B 1  2
C 3  4
a 2  3

In [309]: s1.sort_index(level="a", key=lambda idx: idx.str.lower())
Out[309]: 
 c
a b 
a 2  3
B 1  2
C 3  4

有关按值排序的关键信息，请参见 value sorting。 ### 按值排序

Series.sort_values() 方法用于按其值对 Series 进行排序。DataFrame.sort_values() 方法用于按其列或行值对 DataFrame 进行排序。可选的 by 参数可用于指定一个或多个列以确定排序顺序。

In [310]: df1 = pd.DataFrame(
 .....:    {"one": [2, 1, 1, 1], "two": [1, 3, 2, 4], "three": [5, 4, 3, 2]}
 .....: )
 .....: 

In [311]: df1.sort_values(by="two")
Out[311]: 
 one  two  three
0    2    1      5
2    1    2      3
1    1    3      4
3    1    4      2

by 参数可以接受列名的列表，例如：

In [312]: df1[["one", "two", "three"]].sort_values(by=["one", "two"])
Out[312]: 
 one  two  three
2    1    2      3
1    1    3      4
3    1    4      2
0    2    1      5

这些方法通过 na_position 参数对 NA 值进行特殊处理：

In [313]: s[2] = np.nan

In [314]: s.sort_values()
Out[314]: 
0       A
3    Aaba
1       B
4    Baca
6    CABA
8     cat
7     dog
2    <NA>
5    <NA>
dtype: string

In [315]: s.sort_values(na_position="first")
Out[315]: 
2    <NA>
5    <NA>
0       A
3    Aaba
1       B
4    Baca
6    CABA
8     cat
7     dog
dtype: string

排序还支持一个 key 参数，该参数接受一个可调用函数，应用于正在排序的值。

In [316]: s1 = pd.Series(["B", "a", "C"])

In [317]: s1.sort_values()
Out[317]: 
0    B
2    C
1    a
dtype: object

In [318]: s1.sort_values(key=lambda x: x.str.lower())
Out[318]: 
1    a
0    B
2    C
dtype: object

key 将获得值的 Series 并应返回具有相同形状的转换值的 Series 或数组。对于 DataFrame 对象，key 会按列应用，因此 key 仍应期望一个 Series 并返回一个 Series，例如

In [319]: df = pd.DataFrame({"a": ["B", "a", "C"], "b": [1, 2, 3]})

In [320]: df.sort_values(by="a")
Out[320]: 
 a  b
0  B  1
2  C  3
1  a  2

In [321]: df.sort_values(by="a", key=lambda col: col.str.lower())
Out[321]: 
 a  b
1  a  2
0  B  1
2  C  3

每列的名称或类型可用于对不同列应用不同函数。 ### 按索引和值排序

作为 by 参数传递给 DataFrame.sort_values() 的字符串可以指代列或索引级别名称。

# Build MultiIndex
In [322]: idx = pd.MultiIndex.from_tuples(
 .....:    [("a", 1), ("a", 2), ("a", 2), ("b", 2), ("b", 1), ("b", 1)]
 .....: )
 .....: 

In [323]: idx.names = ["first", "second"]

# Build DataFrame
In [324]: df_multi = pd.DataFrame({"A": np.arange(6, 0, -1)}, index=idx)

In [325]: df_multi
Out[325]: 
 A
first second 
a     1       6
 2       5
 2       4
b     2       3
 1       2
 1       1

按‘second’（索引）和‘A’（列）排序

In [326]: df_multi.sort_values(by=["second", "A"])
Out[326]: 
 A
first second 
b     1       1
 1       2
a     1       6
b     2       3
a     2       4
 2       5

注意

如果一个字符串既匹配列名又匹配索引级别名称，则会发出警告并且列优先。这将导致在将来版本中出现歧义错误。 ### searchsorted

Series 有 searchsorted() 方法，其工作方式类似于 numpy.ndarray.searchsorted()。

In [327]: ser = pd.Series([1, 2, 3])

In [328]: ser.searchsorted([0, 3])
Out[328]: array([0, 2])

In [329]: ser.searchsorted([0, 4])
Out[329]: array([0, 3])

In [330]: ser.searchsorted([1, 3], side="right")
Out[330]: array([1, 3])

In [331]: ser.searchsorted([1, 3], side="left")
Out[331]: array([0, 2])

In [332]: ser = pd.Series([3, 1, 2])

In [333]: ser.searchsorted([0, 3], sorter=np.argsort(ser))
Out[333]: array([0, 2]) 
```### 最小/最大值

`Series` 有 `nsmallest()` 和 `nlargest()` 方法，返回最小或最大的 \(n\) 值。对于大型 `Series`，这比对整个 Series 进行排序并在结果上调用 `head(n)` 要快得多。

```py
In [334]: s = pd.Series(np.random.permutation(10))

In [335]: s
Out[335]: 
0    2
1    0
2    3
3    7
4    1
5    5
6    9
7    6
8    8
9    4
dtype: int64

In [336]: s.sort_values()
Out[336]: 
1    0
4    1
0    2
2    3
9    4
5    5
7    6
3    7
8    8
6    9
dtype: int64

In [337]: s.nsmallest(3)
Out[337]: 
1    0
4    1
0    2
dtype: int64

In [338]: s.nlargest(3)
Out[338]: 
6    9
8    8
3    7
dtype: int64

DataFrame 也有 nlargest 和 nsmallest 方法。

In [339]: df = pd.DataFrame(
 .....:    {
 .....:        "a": [-2, -1, 1, 10, 8, 11, -1],
 .....:        "b": list("abdceff"),
 .....:        "c": [1.0, 2.0, 4.0, 3.2, np.nan, 3.0, 4.0],
 .....:    }
 .....: )
 .....: 

In [340]: df.nlargest(3, "a")
Out[340]: 
 a  b    c
5  11  f  3.0
3  10  c  3.2
4   8  e  NaN

In [341]: df.nlargest(5, ["a", "c"])
Out[341]: 
 a  b    c
5  11  f  3.0
3  10  c  3.2
4   8  e  NaN
2   1  d  4.0
6  -1  f  4.0

In [342]: df.nsmallest(3, "a")
Out[342]: 
 a  b    c
0 -2  a  1.0
1 -1  b  2.0
6 -1  f  4.0

In [343]: df.nsmallest(5, ["a", "c"])
Out[343]: 
 a  b    c
0 -2  a  1.0
1 -1  b  2.0
6 -1  f  4.0
2  1  d  4.0
4  8  e  NaN 
```### 按 MultiIndex 列排序

当列是 MultiIndex 时，必须明确指定排序，并完全指定所有级别到 `by`。

```py
In [344]: df1.columns = pd.MultiIndex.from_tuples(
 .....:    [("a", "one"), ("a", "two"), ("b", "three")]
 .....: )
 .....: 

In [345]: df1.sort_values(by=("a", "two"))
Out[345]: 
 a         b
 one two three
0   2   1     5
2   1   2     3
1   1   3     4
3   1   4     2 
```### 按索引

`Series.sort_index()` 和 `DataFrame.sort_index()` 方法用于按其索引级别对 pandas 对象进行排序。

```py
In [299]: df = pd.DataFrame(
 .....:    {
 .....:        "one": pd.Series(np.random.randn(3), index=["a", "b", "c"]),
 .....:        "two": pd.Series(np.random.randn(4), index=["a", "b", "c", "d"]),
 .....:        "three": pd.Series(np.random.randn(3), index=["b", "c", "d"]),
 .....:    }
 .....: )
 .....: 

In [300]: unsorted_df = df.reindex(
 .....:    index=["a", "d", "c", "b"], columns=["three", "two", "one"]
 .....: )
 .....: 

In [301]: unsorted_df
Out[301]: 
 three       two       one
a       NaN -1.152244  0.562973
d -0.252916 -0.109597       NaN
c  1.273388 -0.167123  0.640382
b -0.098217  0.009797 -1.299504

# DataFrame
In [302]: unsorted_df.sort_index()
Out[302]: 
 three       two       one
a       NaN -1.152244  0.562973
b -0.098217  0.009797 -1.299504
c  1.273388 -0.167123  0.640382
d -0.252916 -0.109597       NaN

In [303]: unsorted_df.sort_index(ascending=False)
Out[303]: 
 three       two       one
d -0.252916 -0.109597       NaN
c  1.273388 -0.167123  0.640382
b -0.098217  0.009797 -1.299504
a       NaN -1.152244  0.562973

In [304]: unsorted_df.sort_index(axis=1)
Out[304]: 
 one     three       two
a  0.562973       NaN -1.152244
d       NaN -0.252916 -0.109597
c  0.640382  1.273388 -0.167123
b -1.299504 -0.098217  0.009797

# Series
In [305]: unsorted_df["three"].sort_index()
Out[305]: 
a         NaN
b   -0.098217
c    1.273388
d   -0.252916
Name: three, dtype: float64

按索引排序还支持一个 key 参数，该参数接受一个可调用函数，应用于要排序的索引。对于 MultiIndex 对象，key 会按指定的 level 对每个级别应用。

In [306]: s1 = pd.DataFrame({"a": ["B", "a", "C"], "b": [1, 2, 3], "c": [2, 3, 4]}).set_index(
 .....:    list("ab")
 .....: )
 .....: 

In [307]: s1
Out[307]: 
 c
a b 
B 1  2
a 2  3
C 3  4

In [308]: s1.sort_index(level="a")
Out[308]: 
 c
a b 
B 1  2
C 3  4
a 2  3

In [309]: s1.sort_index(level="a", key=lambda idx: idx.str.lower())
Out[309]: 
 c
a b 
a 2  3
B 1  2
C 3  4

有关按值排序的键排序信息，请参阅值排序。

按数值排序

使用 Series.sort_values() 方法可以按其数值对 Series 进行排序。使用 DataFrame.sort_values() 方法可以按其列或行数值对 DataFrame 进行排序。可选的 by 参数用于指定一个或多个列以确定排序顺序。

In [310]: df1 = pd.DataFrame(
 .....:    {"one": [2, 1, 1, 1], "two": [1, 3, 2, 4], "three": [5, 4, 3, 2]}
 .....: )
 .....: 

In [311]: df1.sort_values(by="two")
Out[311]: 
 one  two  three
0    2    1      5
2    1    2      3
1    1    3      4
3    1    4      2

by 参数可以接受列名的列表，例如：

In [312]: df1[["one", "two", "three"]].sort_values(by=["one", "two"])
Out[312]: 
 one  two  three
2    1    2      3
1    1    3      4
3    1    4      2
0    2    1      5

这些方法对 NA 值有特殊处理，通过 na_position 参数：

In [313]: s[2] = np.nan

In [314]: s.sort_values()
Out[314]: 
0       A
3    Aaba
1       B
4    Baca
6    CABA
8     cat
7     dog
2    <NA>
5    <NA>
dtype: string

In [315]: s.sort_values(na_position="first")
Out[315]: 
2    <NA>
5    <NA>
0       A
3    Aaba
1       B
4    Baca
6    CABA
8     cat
7     dog
dtype: string

排序还支持一个 key 参数，该参数接受一个可调用函数，应用于要排序的值。

In [316]: s1 = pd.Series(["B", "a", "C"])

In [317]: s1.sort_values()
Out[317]: 
0    B
2    C
1    a
dtype: object

In [318]: s1.sort_values(key=lambda x: x.str.lower())
Out[318]: 
1    a
0    B
2    C
dtype: object

key 将给出 Series 的值，并应返回一个形状相同的 Series 或数组，带有转换后的值。对于 DataFrame 对象，key 会按列应用，因此 key 仍应期望一个 Series，并返回一个 Series，例如：

In [319]: df = pd.DataFrame({"a": ["B", "a", "C"], "b": [1, 2, 3]})

In [320]: df.sort_values(by="a")
Out[320]: 
 a  b
0  B  1
2  C  3
1  a  2

In [321]: df.sort_values(by="a", key=lambda col: col.str.lower())
Out[321]: 
 a  b
1  a  2
0  B  1
2  C  3

每列的名称或类型可用于对不同列应用不同的函数。

通过索引和数值

作为 DataFrame.sort_values() 的 by 参数传递的字符串可以是列名，也可以是索引级别名称。

# Build MultiIndex
In [322]: idx = pd.MultiIndex.from_tuples(
 .....:    [("a", 1), ("a", 2), ("a", 2), ("b", 2), ("b", 1), ("b", 1)]
 .....: )
 .....: 

In [323]: idx.names = ["first", "second"]

# Build DataFrame
In [324]: df_multi = pd.DataFrame({"A": np.arange(6, 0, -1)}, index=idx)

In [325]: df_multi
Out[325]: 
 A
first second 
a     1       6
 2       5
 2       4
b     2       3
 1       2
 1       1

按‘second’（索引）和‘A’（列）排序

In [326]: df_multi.sort_values(by=["second", "A"])
Out[326]: 
 A
first second 
b     1       1
 1       2
a     1       6
b     2       3
a     2       4
 2       5

注意

如果一个字符串既匹配列名又匹配索引级别名称，那么会发出警告，并且列优先。这将导致将来版本中的歧义错误。

searchsorted

Series 有 searchsorted() 方法，工作方式类似于 numpy.ndarray.searchsorted()。

In [327]: ser = pd.Series([1, 2, 3])

In [328]: ser.searchsorted([0, 3])
Out[328]: array([0, 2])

In [329]: ser.searchsorted([0, 4])
Out[329]: array([0, 3])

In [330]: ser.searchsorted([1, 3], side="right")
Out[330]: array([1, 3])

In [331]: ser.searchsorted([1, 3], side="left")
Out[331]: array([0, 2])

In [332]: ser = pd.Series([3, 1, 2])

In [333]: ser.searchsorted([0, 3], sorter=np.argsort(ser))
Out[333]: array([0, 2])

最小值 / 最大值

Series具有nsmallest()和nlargest()方法，返回最小或最大的(n)个值。对于大型Series，这比对整个 Series 进行排序并在结果上调用head(n)要快得多。

In [334]: s = pd.Series(np.random.permutation(10))

In [335]: s
Out[335]: 
0    2
1    0
2    3
3    7
4    1
5    5
6    9
7    6
8    8
9    4
dtype: int64

In [336]: s.sort_values()
Out[336]: 
1    0
4    1
0    2
2    3
9    4
5    5
7    6
3    7
8    8
6    9
dtype: int64

In [337]: s.nsmallest(3)
Out[337]: 
1    0
4    1
0    2
dtype: int64

In [338]: s.nlargest(3)
Out[338]: 
6    9
8    8
3    7
dtype: int64

DataFrame也有nlargest和nsmallest方法。

In [339]: df = pd.DataFrame(
 .....:    {
 .....:        "a": [-2, -1, 1, 10, 8, 11, -1],
 .....:        "b": list("abdceff"),
 .....:        "c": [1.0, 2.0, 4.0, 3.2, np.nan, 3.0, 4.0],
 .....:    }
 .....: )
 .....: 

In [340]: df.nlargest(3, "a")
Out[340]: 
 a  b    c
5  11  f  3.0
3  10  c  3.2
4   8  e  NaN

In [341]: df.nlargest(5, ["a", "c"])
Out[341]: 
 a  b    c
5  11  f  3.0
3  10  c  3.2
4   8  e  NaN
2   1  d  4.0
6  -1  f  4.0

In [342]: df.nsmallest(3, "a")
Out[342]: 
 a  b    c
0 -2  a  1.0
1 -1  b  2.0
6 -1  f  4.0

In [343]: df.nsmallest(5, ["a", "c"])
Out[343]: 
 a  b    c
0 -2  a  1.0
1 -1  b  2.0
6 -1  f  4.0
2  1  d  4.0
4  8  e  NaN

按多级索引列排序

当列是多级索引时，必须明确排序，并完全指定所有级别到by。

In [344]: df1.columns = pd.MultiIndex.from_tuples(
 .....:    [("a", "one"), ("a", "two"), ("b", "three")]
 .....: )
 .....: 

In [345]: df1.sort_values(by=("a", "two"))
Out[345]: 
 a         b
 one two three
0   2   1     5
2   1   2     3
1   1   3     4
3   1   4     2

复制

pandas 对象上的copy()方法会复制基础数据（尽管不会复制轴索引，因为它们是不可变的），并返回一个新对象。请注意很少需要复制对象。例如，只有少数几种方法可以原地修改 DataFrame：

插入、删除或修改列。
分配给index或columns属性。
对于同质数据，可以通过values属性或高级索引直接修改值。

明确一点，没有任何 pandas 方法会具有修改数据的副作用；几乎每个方法都会返回一个新对象，保持原始对象不变。如果数据被修改，那是因为你明确这样做了。

数据类型

在大多数情况下，pandas 使用 NumPy 数组和数据类型来处理 Series 或 DataFrame 的单个列。NumPy 支持float、int、bool、timedelta64[ns]和datetime64[ns]（请注意，NumPy 不支持时区感知的日期时间）。

pandas 和第三方库扩展了 NumPy 的类型系统的几个地方。本节描述了 pandas 在内部所做的扩展。请参阅扩展类型了解如何编写自己的扩展以与 pandas 一起使用。请参阅生态系统页面查看已实现扩展的第三方库列表。

以下表列出了所有 pandas 扩展类型。对于需要dtype参数的方法，可以按照指示指定字符串。有关每种类型的更多信息，请参阅相应的文档部分。

数据类型	数据类型	标量	数组	字符串别名
时区感知日期时间	`DatetimeTZDtype`	`Timestamp`	`arrays.DatetimeArray`	`'datetime64[ns, <tz>]'`
类别	`CategoricalDtype`	(none)	`Categorical`	`'category'`
期间（时间跨度）	`PeriodDtype`	`Period`	`arrays.PeriodArray` `'Period[<freq>]'`	`'period[<freq>]'`,
稀疏	`SparseDtype`	(none)	`arrays.SparseArray`	`'Sparse'`, `'Sparse[int]'`, `'Sparse[float]'`
间隔	`IntervalDtype`	`Interval`	`arrays.IntervalArray`	`'interval'`, `'Interval'`, `'Interval[<numpy_dtype>]'`, `'Interval[datetime64[ns, <tz>]]'`, `'Interval[timedelta64[<freq>]]'`
可空整数	`Int64Dtype`, …	(none)	`arrays.IntegerArray`	`'Int8'`, `'Int16'`, `'Int32'`, `'Int64'`, `'UInt8'`, `'UInt16'`, `'UInt32'`, `'UInt64'`
可空浮点数	`Float64Dtype`, …	(none)	`arrays.FloatingArray`	`'Float32'`, `'Float64'`
字符串	`StringDtype`	`str`	`arrays.StringArray`	`'string'`
布尔（带 NA）	`BooleanDtype`	`bool`	`arrays.BooleanArray`	`'boolean'`

pandas 有两种存储字符串的方式。

object数据类型，可以保存任何 Python 对象，包括字符串。
StringDtype，专门用于字符串。

通常，我们建议使用StringDtype。更多信息请参阅文本数据类型。

最后，可以使用object数据类型存储任意对象，但应尽可能避免（出于性能和与其他库和方法的互操作性考虑。请参阅对象转换）。

一个方便的dtypes属性用于 DataFrame 返回一个 Series，其中包含每列的数据类型。

In [346]: dft = pd.DataFrame(
 .....:    {
 .....:        "A": np.random.rand(3),
 .....:        "B": 1,
 .....:        "C": "foo",
 .....:        "D": pd.Timestamp("20010102"),
 .....:        "E": pd.Series([1.0] * 3).astype("float32"),
 .....:        "F": False,
 .....:        "G": pd.Series([1] * 3, dtype="int8"),
 .....:    }
 .....: )
 .....: 

In [347]: dft
Out[347]: 
 A  B    C          D    E      F  G
0  0.035962  1  foo 2001-01-02  1.0  False  1
1  0.701379  1  foo 2001-01-02  1.0  False  1
2  0.281885  1  foo 2001-01-02  1.0  False  1

In [348]: dft.dtypes
Out[348]: 
A          float64
B            int64
C           object
D    datetime64[s]
E          float32
F             bool
G             int8
dtype: object

在Series对象上，使用dtype属性。

In [349]: dft["A"].dtype
Out[349]: dtype('float64')

如果 pandas 对象包含具有多种数据类型在单个列中的数据，则将选择列的数据类型以容纳所有数据类型（object是最通用的）。

# these ints are coerced to floats
In [350]: pd.Series([1, 2, 3, 4, 5, 6.0])
Out[350]: 
0    1.0
1    2.0
2    3.0
3    4.0
4    5.0
5    6.0
dtype: float64

# string data forces an ``object`` dtype
In [351]: pd.Series([1, 2, 3, 6.0, "foo"])
Out[351]: 
0      1
1      2
2      3
3    6.0
4    foo
dtype: object

可以通过调用DataFrame.dtypes.value_counts()来查找DataFrame中每种类型的列数。

In [352]: dft.dtypes.value_counts()
Out[352]: 
float64          1
int64            1
object           1
datetime64[s]    1
float32          1
bool             1
int8             1
Name: count, dtype: int64

数值数据类型将传播并可以共存于数据框中。如果传递了数据类型（可以直接通过dtype关键字、传递的ndarray或传递的Series），那么它将在数据框操作中保留。此外，不同的数值数据类型不会被合并。以下示例将让你有所了解。

In [353]: df1 = pd.DataFrame(np.random.randn(8, 1), columns=["A"], dtype="float32")

In [354]: df1
Out[354]: 
 A
0  0.224364
1  1.890546
2  0.182879
3  0.787847
4 -0.188449
5  0.667715
6 -0.011736
7 -0.399073

In [355]: df1.dtypes
Out[355]: 
A    float32
dtype: object

In [356]: df2 = pd.DataFrame(
 .....:    {
 .....:        "A": pd.Series(np.random.randn(8), dtype="float16"),
 .....:        "B": pd.Series(np.random.randn(8)),
 .....:        "C": pd.Series(np.random.randint(0, 255, size=8), dtype="uint8"),  # [0,255] (range of uint8)
 .....:    }
 .....: )
 .....: 

In [357]: df2
Out[357]: 
 A         B    C
0  0.823242  0.256090   26
1  1.607422  1.426469   86
2 -0.333740 -0.416203   46
3 -0.063477  1.139976  212
4 -1.014648 -1.193477   26
5  0.678711  0.096706    7
6 -0.040863 -1.956850  184
7 -0.357422 -0.714337  206

In [358]: df2.dtypes
Out[358]: 
A    float16
B    float64
C      uint8
dtype: object

默认值

默认情况下，整数类型为int64，浮点类型为float64，不受平台（32 位或 64 位）的影响。以下都将导致int64数据类型。

In [359]: pd.DataFrame([1, 2], columns=["a"]).dtypes
Out[359]: 
a    int64
dtype: object

In [360]: pd.DataFrame({"a": [1, 2]}).dtypes
Out[360]: 
a    int64
dtype: object

In [361]: pd.DataFrame({"a": 1}, index=list(range(2))).dtypes
Out[361]: 
a    int64
dtype: object

请注意，当创建数组时，Numpy 将选择依赖于平台的类型。以下将在 32 位平台上导致int32。

In [362]: frame = pd.DataFrame(np.array([1, 2]))

向上转换

当与其他类型组合时，类型可能会向上转换，这意味着它们从当前类型（例如int到float）提升。

In [363]: df3 = df1.reindex_like(df2).fillna(value=0.0) + df2

In [364]: df3
Out[364]: 
 A         B      C
0  1.047606  0.256090   26.0
1  3.497968  1.426469   86.0
2 -0.150862 -0.416203   46.0
3  0.724370  1.139976  212.0
4 -1.203098 -1.193477   26.0
5  1.346426  0.096706    7.0
6 -0.052599 -1.956850  184.0
7 -0.756495 -0.714337  206.0

In [365]: df3.dtypes
Out[365]: 
A    float32
B    float64
C    float64
dtype: object

DataFrame.to_numpy()将返回较低的公共分母，意味着可以容纳结果同质化的 NumPy 数组中的所有类型的数据类型。这可能会导致一些向上转换。

In [366]: df3.to_numpy().dtype
Out[366]: dtype('float64')

astype

您可以使用astype()方法显式地将 dtype 从一种转换为另一种。即使 dtype 未更改，它们默认也会返回一个副本（传递copy=False以更改此行为）。此外，如果 astype 操作无效，它们将引发异常。

向上转型始终遵循NumPy规则。如果操作涉及两种不同的 dtype，则将使用更通用的 dtype 作为操作的结果。

In [367]: df3
Out[367]: 
 A         B      C
0  1.047606  0.256090   26.0
1  3.497968  1.426469   86.0
2 -0.150862 -0.416203   46.0
3  0.724370  1.139976  212.0
4 -1.203098 -1.193477   26.0
5  1.346426  0.096706    7.0
6 -0.052599 -1.956850  184.0
7 -0.756495 -0.714337  206.0

In [368]: df3.dtypes
Out[368]: 
A    float32
B    float64
C    float64
dtype: object

# conversion of dtypes
In [369]: df3.astype("float32").dtypes
Out[369]: 
A    float32
B    float32
C    float32
dtype: object

使用astype()将一部分列转换为指定类型。

In [370]: dft = pd.DataFrame({"a": [1, 2, 3], "b": [4, 5, 6], "c": [7, 8, 9]})

In [371]: dft[["a", "b"]] = dft[["a", "b"]].astype(np.uint8)

In [372]: dft
Out[372]: 
 a  b  c
0  1  4  7
1  2  5  8
2  3  6  9

In [373]: dft.dtypes
Out[373]: 
a    uint8
b    uint8
c    int64
dtype: object

通过将字典传递给astype()，将某些列转换为特定的 dtype。

In [374]: dft1 = pd.DataFrame({"a": [1, 0, 1], "b": [4, 5, 6], "c": [7, 8, 9]})

In [375]: dft1 = dft1.astype({"a": np.bool_, "c": np.float64})

In [376]: dft1
Out[376]: 
 a  b    c
0   True  4  7.0
1  False  5  8.0
2   True  6  9.0

In [377]: dft1.dtypes
Out[377]: 
a       bool
b      int64
c    float64
dtype: object

注意

当尝试使用astype()和loc()将一部分列转换为指定类型时，会发生向上转型。

loc()尝试适应我们分配给当前 dtype 的内容，而[]将覆盖它们，从右侧获取 dtype。因此，以下代码片段会产生意外结果。

In [378]: dft = pd.DataFrame({"a": [1, 2, 3], "b": [4, 5, 6], "c": [7, 8, 9]})

In [379]: dft.loc[:, ["a", "b"]].astype(np.uint8).dtypes
Out[379]: 
a    uint8
b    uint8
dtype: object

In [380]: dft.loc[:, ["a", "b"]] = dft.loc[:, ["a", "b"]].astype(np.uint8)

In [381]: dft.dtypes
Out[381]: 
a    int64
b    int64
c    int64
dtype: object

对象转换

pandas 提供各种函数，尝试强制将类型从object dtype 转换为其他类型。在数据已经是正确类型但存储在object数组中的情况下，可以使用DataFrame.infer_objects()和Series.infer_objects()方法进行软转换为正确类型。

In [382]: import datetime

In [383]: df = pd.DataFrame(
 .....:    [
 .....:        [1, 2],
 .....:        ["a", "b"],
 .....:        [datetime.datetime(2016, 3, 2), datetime.datetime(2016, 3, 2)],
 .....:    ]
 .....: )
 .....: 

In [384]: df = df.T

In [385]: df
Out[385]: 
 0  1                    2
0  1  a  2016-03-02 00:00:00
1  2  b  2016-03-02 00:00:00

In [386]: df.dtypes
Out[386]: 
0    object
1    object
2    object
dtype: object

由于数据被转置，原始推断将所有列存储为对象，infer_objects将进行更正。

In [387]: df.infer_objects().dtypes
Out[387]: 
0             int64
1            object
2    datetime64[ns]
dtype: object

下列函数可用于一维对象数组或标量，执行将对象硬转换为指定类型：

to_numeric()（转换为数值 dtype）

In [388]: m = ["1.1", 2, 3]

In [389]: pd.to_numeric(m)
Out[389]: array([1.1, 2\. , 3\. ])

to_datetime()（转换为日期时间对象）

In [390]: import datetime

In [391]: m = ["2016-07-09", datetime.datetime(2016, 3, 2)]

In [392]: pd.to_datetime(m)
Out[392]: DatetimeIndex(['2016-07-09', '2016-03-02'], dtype='datetime64[ns]', freq=None)

to_timedelta()（转换为时间增量对象）

In [393]: m = ["5us", pd.Timedelta("1day")]

In [394]: pd.to_timedelta(m)
Out[394]: TimedeltaIndex(['0 days 00:00:00.000005', '1 days 00:00:00'], dtype='timedelta64[ns]', freq=None)

要强制转换，我们可以传入一个errors参数，该参数指定 pandas 如何处理无法转换为所需数据类型或对象的元素。默认情况下，errors='raise'，意味着在转换过程中遇到的任何错误都将被引发。但是，如果errors='coerce'，这些错误将被忽略，pandas 将把有问题的元素转换为pd.NaT（对于日期时间和时间增量）或np.nan（对于数值）。如果您正在读取大部分为所需数据类型（例如数值、日期时间）的数据，但偶尔混有不符合规范的元素，您希望将其表示为缺失值，则这可能很有用：

In [395]: import datetime

In [396]: m = ["apple", datetime.datetime(2016, 3, 2)]

In [397]: pd.to_datetime(m, errors="coerce")
Out[397]: DatetimeIndex(['NaT', '2016-03-02'], dtype='datetime64[ns]', freq=None)

In [398]: m = ["apple", 2, 3]

In [399]: pd.to_numeric(m, errors="coerce")
Out[399]: array([nan,  2.,  3.])

In [400]: m = ["apple", pd.Timedelta("1day")]

In [401]: pd.to_timedelta(m, errors="coerce")
Out[401]: TimedeltaIndex([NaT, '1 days'], dtype='timedelta64[ns]', freq=None)

除了对象转换，to_numeric()还提供另一个参数downcast，该参数可以将新（或已有）数值数据向下转换为较小的数据类型，从而节省内存：

In [402]: m = ["1", 2, 3]

In [403]: pd.to_numeric(m, downcast="integer")  # smallest signed int dtype
Out[403]: array([1, 2, 3], dtype=int8)

In [404]: pd.to_numeric(m, downcast="signed")  # same as 'integer'
Out[404]: array([1, 2, 3], dtype=int8)

In [405]: pd.to_numeric(m, downcast="unsigned")  # smallest unsigned int dtype
Out[405]: array([1, 2, 3], dtype=uint8)

In [406]: pd.to_numeric(m, downcast="float")  # smallest float dtype
Out[406]: array([1., 2., 3.], dtype=float32)

由于这些方法仅适用于一维数组、列表或标量；它们不能直接用于多维对象，如 DataFrames。但是，通过apply()，我们可以高效地对每列“应用”函数：

In [407]: import datetime

In [408]: df = pd.DataFrame([["2016-07-09", datetime.datetime(2016, 3, 2)]] * 2, dtype="O")

In [409]: df
Out[409]: 
 0                    1
0  2016-07-09  2016-03-02 00:00:00
1  2016-07-09  2016-03-02 00:00:00

In [410]: df.apply(pd.to_datetime)
Out[410]: 
 0          1
0 2016-07-09 2016-03-02
1 2016-07-09 2016-03-02

In [411]: df = pd.DataFrame([["1.1", 2, 3]] * 2, dtype="O")

In [412]: df
Out[412]: 
 0  1  2
0  1.1  2  3
1  1.1  2  3

In [413]: df.apply(pd.to_numeric)
Out[413]: 
 0  1  2
0  1.1  2  3
1  1.1  2  3

In [414]: df = pd.DataFrame([["5us", pd.Timedelta("1day")]] * 2, dtype="O")

In [415]: df
Out[415]: 
 0                1
0  5us  1 days 00:00:00
1  5us  1 days 00:00:00

In [416]: df.apply(pd.to_timedelta)
Out[416]: 
 0      1
0 0 days 00:00:00.000005 1 days
1 0 days 00:00:00.000005 1 days

注意事项

对整数类型数据执行选择操作可能会轻松将数据向上转型为浮点数。在不引入nans的情况下，输入数据的数据类型将被保留。另请参阅对整数 NA 的支持。

In [417]: dfi = df3.astype("int32")

In [418]: dfi["E"] = 1

In [419]: dfi
Out[419]: 
 A  B    C  E
0  1  0   26  1
1  3  1   86  1
2  0  0   46  1
3  0  1  212  1
4 -1 -1   26  1
5  1  0    7  1
6  0 -1  184  1
7  0  0  206  1

In [420]: dfi.dtypes
Out[420]: 
A    int32
B    int32
C    int32
E    int64
dtype: object

In [421]: casted = dfi[dfi > 0]

In [422]: casted
Out[422]: 
 A    B    C  E
0  1.0  NaN   26  1
1  3.0  1.0   86  1
2  NaN  NaN   46  1
3  NaN  1.0  212  1
4  NaN  NaN   26  1
5  1.0  NaN    7  1
6  NaN  NaN  184  1
7  NaN  NaN  206  1

In [423]: casted.dtypes
Out[423]: 
A    float64
B    float64
C      int32
E      int64
dtype: object

浮点数数据类型不会改变。

In [424]: dfa = df3.copy()

In [425]: dfa["A"] = dfa["A"].astype("float32")

In [426]: dfa.dtypes
Out[426]: 
A    float32
B    float64
C    float64
dtype: object

In [427]: casted = dfa[df2 > 0]

In [428]: casted
Out[428]: 
 A         B      C
0  1.047606  0.256090   26.0
1  3.497968  1.426469   86.0
2       NaN       NaN   46.0
3       NaN  1.139976  212.0
4       NaN       NaN   26.0
5  1.346426  0.096706    7.0
6       NaN       NaN  184.0
7       NaN       NaN  206.0

In [429]: casted.dtypes
Out[429]: 
A    float32
B    float64
C    float64
dtype: object

默认值

默认情况下，整数类型为int64，浮点数类型为float64，不受平台（32 位或 64 位）影响。以下操作将全部导致int64数据类型。

In [359]: pd.DataFrame([1, 2], columns=["a"]).dtypes
Out[359]: 
a    int64
dtype: object

In [360]: pd.DataFrame({"a": [1, 2]}).dtypes
Out[360]: 
a    int64
dtype: object

In [361]: pd.DataFrame({"a": 1}, index=list(range(2))).dtypes
Out[361]: 
a    int64
dtype: object

请注意，当创建数组时，Numpy 将选择平台相关类型。以下操作在 32 位平台上将导致int32。

In [362]: frame = pd.DataFrame(np.array([1, 2]))

向上转型

当与其他类型组合时，类型可能会向上转型，这意味着它们从当前类型（例如int）提升为float。

In [363]: df3 = df1.reindex_like(df2).fillna(value=0.0) + df2

In [364]: df3
Out[364]: 
 A         B      C
0  1.047606  0.256090   26.0
1  3.497968  1.426469   86.0
2 -0.150862 -0.416203   46.0
3  0.724370  1.139976  212.0
4 -1.203098 -1.193477   26.0
5  1.346426  0.096706    7.0
6 -0.052599 -1.956850  184.0
7 -0.756495 -0.714337  206.0

In [365]: df3.dtypes
Out[365]: 
A    float32
B    float64
C    float64
dtype: object

DataFrame.to_numpy()将返回数据类型的最低公共分母，即可以容纳结果中所有类型的同类数据类型 NumPy 数组。这可能会强制进行一些向上转型。

In [366]: df3.to_numpy().dtype
Out[366]: dtype('float64')

astype

您可以使用astype()方法将数据类型明确转换为另一种数据类型。即使数据类型未更改，这些方法默认也会返回一个副本（如果要更改此行为，请传递copy=False）。此外，如果 astype 操作无效，它们将引发异常。

向上转型始终遵循NumPy规则。如果操作涉及两种不同的数据类型，则将使用更通用的数据类型作为操作的结果。

In [367]: df3
Out[367]: 
 A         B      C
0  1.047606  0.256090   26.0
1  3.497968  1.426469   86.0
2 -0.150862 -0.416203   46.0
3  0.724370  1.139976  212.0
4 -1.203098 -1.193477   26.0
5  1.346426  0.096706    7.0
6 -0.052599 -1.956850  184.0
7 -0.756495 -0.714337  206.0

In [368]: df3.dtypes
Out[368]: 
A    float32
B    float64
C    float64
dtype: object

# conversion of dtypes
In [369]: df3.astype("float32").dtypes
Out[369]: 
A    float32
B    float32
C    float32
dtype: object

使用astype()将一部分列转换为指定类型。

In [370]: dft = pd.DataFrame({"a": [1, 2, 3], "b": [4, 5, 6], "c": [7, 8, 9]})

In [371]: dft[["a", "b"]] = dft[["a", "b"]].astype(np.uint8)

In [372]: dft
Out[372]: 
 a  b  c
0  1  4  7
1  2  5  8
2  3  6  9

In [373]: dft.dtypes
Out[373]: 
a    uint8
b    uint8
c    int64
dtype: object

通过将字典传递给astype()将某些列转换为特定数据类型。

In [374]: dft1 = pd.DataFrame({"a": [1, 0, 1], "b": [4, 5, 6], "c": [7, 8, 9]})

In [375]: dft1 = dft1.astype({"a": np.bool_, "c": np.float64})

In [376]: dft1
Out[376]: 
 a  b    c
0   True  4  7.0
1  False  5  8.0
2   True  6  9.0

In [377]: dft1.dtypes
Out[377]: 
a       bool
b      int64
c    float64
dtype: object

注意

当尝试使用astype()和loc()将一部分列转换为指定类型时，会发生向上转换。

loc() 尝试适应我们正在分配的当前数据类型，而[]将覆盖它们，从右侧获取数据类型。因此，以下代码片段会产生意外结果。

In [378]: dft = pd.DataFrame({"a": [1, 2, 3], "b": [4, 5, 6], "c": [7, 8, 9]})

In [379]: dft.loc[:, ["a", "b"]].astype(np.uint8).dtypes
Out[379]: 
a    uint8
b    uint8
dtype: object

In [380]: dft.loc[:, ["a", "b"]] = dft.loc[:, ["a", "b"]].astype(np.uint8)

In [381]: dft.dtypes
Out[381]: 
a    int64
b    int64
c    int64
dtype: object

对象转换

pandas 提供各种函数来尝试强制将object数据类型转换为其他类型。在数据已经是正确类型但存储在object数组中的情况下，可以使用DataFrame.infer_objects()和Series.infer_objects()方法进行软转换为正确类型。

In [382]: import datetime

In [383]: df = pd.DataFrame(
 .....:    [
 .....:        [1, 2],
 .....:        ["a", "b"],
 .....:        [datetime.datetime(2016, 3, 2), datetime.datetime(2016, 3, 2)],
 .....:    ]
 .....: )
 .....: 

In [384]: df = df.T

In [385]: df
Out[385]: 
 0  1                    2
0  1  a  2016-03-02 00:00:00
1  2  b  2016-03-02 00:00:00

In [386]: df.dtypes
Out[386]: 
0    object
1    object
2    object
dtype: object

由于数据被转置，原始推断将所有列存储为对象，infer_objects��进行更正。

In [387]: df.infer_objects().dtypes
Out[387]: 
0             int64
1            object
2    datetime64[ns]
dtype: object

以下函数可用于一维对象数组或标量，以执行将对象硬转换为指定类型：

to_numeric()（转换为数值数据类型）

In [388]: m = ["1.1", 2, 3]

In [389]: pd.to_numeric(m)
Out[389]: array([1.1, 2\. , 3\. ])

to_datetime()（转换为日期时间对象）

In [390]: import datetime

In [391]: m = ["2016-07-09", datetime.datetime(2016, 3, 2)]

In [392]: pd.to_datetime(m)
Out[392]: DatetimeIndex(['2016-07-09', '2016-03-02'], dtype='datetime64[ns]', freq=None)

to_timedelta()（转换为时间间隔对象）

In [393]: m = ["5us", pd.Timedelta("1day")]

In [394]: pd.to_timedelta(m)
Out[394]: TimedeltaIndex(['0 days 00:00:00.000005', '1 days 00:00:00'], dtype='timedelta64[ns]', freq=None)

要强制转换，我们可以传入一个errors参数，指定 pandas 如何处理无法转换为所需数据类型或对象的元素。默认情况下，errors='raise'，意味着在转换过程中遇到任何错误都将被引发。但是，如果errors='coerce'，这些错误将被忽略，pandas 将把有问题的元素转换为pd.NaT（对于日期时间和时间间隔）或np.nan（对于数值）。如果您正在读取大部分为所需数据类型（例如数值、日期时间）的数据，但偶尔混合有不符合规范的元素，您希望将其表示为缺失值，则这可能很有用：

In [395]: import datetime

In [396]: m = ["apple", datetime.datetime(2016, 3, 2)]

In [397]: pd.to_datetime(m, errors="coerce")
Out[397]: DatetimeIndex(['NaT', '2016-03-02'], dtype='datetime64[ns]', freq=None)

In [398]: m = ["apple", 2, 3]

In [399]: pd.to_numeric(m, errors="coerce")
Out[399]: array([nan,  2.,  3.])

In [400]: m = ["apple", pd.Timedelta("1day")]

In [401]: pd.to_timedelta(m, errors="coerce")
Out[401]: TimedeltaIndex([NaT, '1 days'], dtype='timedelta64[ns]', freq=None)

除了对象转换外，to_numeric()还提供另一个参数downcast，该参数可以选择将新的（或已有的）数值数据向下转换为较小的数据类型，从而节省内存：

In [402]: m = ["1", 2, 3]

In [403]: pd.to_numeric(m, downcast="integer")  # smallest signed int dtype
Out[403]: array([1, 2, 3], dtype=int8)

In [404]: pd.to_numeric(m, downcast="signed")  # same as 'integer'
Out[404]: array([1, 2, 3], dtype=int8)

In [405]: pd.to_numeric(m, downcast="unsigned")  # smallest unsigned int dtype
Out[405]: array([1, 2, 3], dtype=uint8)

In [406]: pd.to_numeric(m, downcast="float")  # smallest float dtype
Out[406]: array([1., 2., 3.], dtype=float32)

由于这些方法仅适用于一维数组、列表或标量；不能直接用于诸如数据框之类的多维对象。但是，通过apply()，我们可以高效地“应用”函数到每一列：

In [407]: import datetime

In [408]: df = pd.DataFrame([["2016-07-09", datetime.datetime(2016, 3, 2)]] * 2, dtype="O")

In [409]: df
Out[409]: 
 0                    1
0  2016-07-09  2016-03-02 00:00:00
1  2016-07-09  2016-03-02 00:00:00

In [410]: df.apply(pd.to_datetime)
Out[410]: 
 0          1
0 2016-07-09 2016-03-02
1 2016-07-09 2016-03-02

In [411]: df = pd.DataFrame([["1.1", 2, 3]] * 2, dtype="O")

In [412]: df
Out[412]: 
 0  1  2
0  1.1  2  3
1  1.1  2  3

In [413]: df.apply(pd.to_numeric)
Out[413]: 
 0  1  2
0  1.1  2  3
1  1.1  2  3

In [414]: df = pd.DataFrame([["5us", pd.Timedelta("1day")]] * 2, dtype="O")

In [415]: df
Out[415]: 
 0                1
0  5us  1 days 00:00:00
1  5us  1 days 00:00:00

In [416]: df.apply(pd.to_timedelta)
Out[416]: 
 0      1
0 0 days 00:00:00.000005 1 days
1 0 days 00:00:00.000005 1 days

注意事项

对integer类型数据执行选择操作可以轻松地将数据向上转换为floating。在不引入nans的情况下，输入数据的数据类型将被保留。另请参阅对整数 NA 的支持。

In [417]: dfi = df3.astype("int32")

In [418]: dfi["E"] = 1

In [419]: dfi
Out[419]: 
 A  B    C  E
0  1  0   26  1
1  3  1   86  1
2  0  0   46  1
3  0  1  212  1
4 -1 -1   26  1
5  1  0    7  1
6  0 -1  184  1
7  0  0  206  1

In [420]: dfi.dtypes
Out[420]: 
A    int32
B    int32
C    int32
E    int64
dtype: object

In [421]: casted = dfi[dfi > 0]

In [422]: casted
Out[422]: 
 A    B    C  E
0  1.0  NaN   26  1
1  3.0  1.0   86  1
2  NaN  NaN   46  1
3  NaN  1.0  212  1
4  NaN  NaN   26  1
5  1.0  NaN    7  1
6  NaN  NaN  184  1
7  NaN  NaN  206  1

In [423]: casted.dtypes
Out[423]: 
A    float64
B    float64
C      int32
E      int64
dtype: object

浮点数数据类型保持不变。

In [424]: dfa = df3.copy()

In [425]: dfa["A"] = dfa["A"].astype("float32")

In [426]: dfa.dtypes
Out[426]: 
A    float32
B    float64
C    float64
dtype: object

In [427]: casted = dfa[df2 > 0]

In [428]: casted
Out[428]: 
 A         B      C
0  1.047606  0.256090   26.0
1  3.497968  1.426469   86.0
2       NaN       NaN   46.0
3       NaN  1.139976  212.0
4       NaN       NaN   26.0
5  1.346426  0.096706    7.0
6       NaN       NaN  184.0
7       NaN       NaN  206.0

In [429]: casted.dtypes
Out[429]: 
A    float32
B    float64
C    float64
dtype: object

基于dtype选择列

select_dtypes()方法实现了基于dtype的列子集。

首先，让我们创建一个具有各种不同数据类型的DataFrame：

In [430]: df = pd.DataFrame(
 .....:    {
 .....:        "string": list("abc"),
 .....:        "int64": list(range(1, 4)),
 .....:        "uint8": np.arange(3, 6).astype("u1"),
 .....:        "float64": np.arange(4.0, 7.0),
 .....:        "bool1": [True, False, True],
 .....:        "bool2": [False, True, False],
 .....:        "dates": pd.date_range("now", periods=3),
 .....:        "category": pd.Series(list("ABC")).astype("category"),
 .....:    }
 .....: )
 .....: 

In [431]: df["tdeltas"] = df.dates.diff()

In [432]: df["uint64"] = np.arange(3, 6).astype("u8")

In [433]: df["other_dates"] = pd.date_range("20130101", periods=3)

In [434]: df["tz_aware_dates"] = pd.date_range("20130101", periods=3, tz="US/Eastern")

In [435]: df
Out[435]: 
 string  int64  uint8  ...  uint64  other_dates            tz_aware_dates
0      a      1      3  ...       3   2013-01-01 2013-01-01 00:00:00-05:00
1      b      2      4  ...       4   2013-01-02 2013-01-02 00:00:00-05:00
2      c      3      5  ...       5   2013-01-03 2013-01-03 00:00:00-05:00

[3 rows x 12 columns]

并且数据类型：

In [436]: df.dtypes
Out[436]: 
string                                object
int64                                  int64
uint8                                  uint8
float64                              float64
bool1                                   bool
bool2                                   bool
dates                         datetime64[ns]
category                            category
tdeltas                      timedelta64[ns]
uint64                                uint64
other_dates                   datetime64[ns]
tz_aware_dates    datetime64[ns, US/Eastern]
dtype: object

select_dtypes()有两个参数include和exclude，允许你说“给我这些数据类型的列”（include）和/或“给我不包含这些数据类型的列”（exclude）。

例如，要选择bool列：

In [437]: df.select_dtypes(include=[bool])
Out[437]: 
 bool1  bool2
0   True  False
1  False   True
2   True  False

你也可以在NumPy 数据类型层次结构中传递数据类型的名称：

In [438]: df.select_dtypes(include=["bool"])
Out[438]: 
 bool1  bool2
0   True  False
1  False   True
2   True  False

select_dtypes()也适用于通用数据类型。

例如，要选择所有数值和布尔列，同时排除无符号整数：

In [439]: df.select_dtypes(include=["number", "bool"], exclude=["unsignedinteger"])
Out[439]: 
 int64  float64  bool1  bool2 tdeltas
0      1      4.0   True  False     NaT
1      2      5.0  False   True  1 days
2      3      6.0   True  False  1 days

要选择字符串列，必须使用object数据类型：

In [440]: df.select_dtypes(include=["object"])
Out[440]: 
 string
0      a
1      b
2      c

要查看numpy.number等通用dtype的所有子数据类型，可以定义一个返回子数据类型树的函数：

In [441]: def subdtypes(dtype):
 .....:    subs = dtype.__subclasses__()
 .....:    if not subs:
 .....:        return dtype
 .....:    return [dtype, [subdtypes(dt) for dt in subs]]
 .....:

所有 NumPy 数据类型都是numpy.generic的子类：

In [442]: subdtypes(np.generic)
Out[442]: 
[numpy.generic,
 [[numpy.number,
 [[numpy.integer,
 [[numpy.signedinteger,
 [numpy.int8,
 numpy.int16,
 numpy.int32,
 numpy.int64,
 numpy.longlong,
 numpy.timedelta64]],
 [numpy.unsignedinteger,
 [numpy.uint8,
 numpy.uint16,
 numpy.uint32,
 numpy.uint64,
 numpy.ulonglong]]]],
 [numpy.inexact,
 [[numpy.floating,
 [numpy.float16, numpy.float32, numpy.float64, numpy.longdouble]],
 [numpy.complexfloating,
 [numpy.complex64, numpy.complex128, numpy.clongdouble]]]]]],
 [numpy.flexible,
 [[numpy.character, [numpy.bytes_, numpy.str_]],
 [numpy.void, [numpy.record]]]],
 numpy.bool_,
 numpy.datetime64,
 numpy.object_]]

注意

pandas 还定义了category和datetime64[ns, tz]类型，它们没有集成到正常的 NumPy 层次结构中，并且不会显示在上述函数中。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-859508.html

到了这里，关于Pandas 2.2 中文官方教程和指南（九·三）的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！

Pandas 2.2 中文官方教程和指南（九·三）

重新索引以与另一个对象对齐

使用 align 将对象与其他对象对齐

重新索引时进行填充

重新索引时填充的限制

从轴中删除标签

重命名/映射标签

迭代

items

iterrows

itertuples

项目

遍历行

itertuples

.dt 访问器

向量化字符串方法

排序

按索引

按数值排序

通过索引和数值

searchsorted

最小值 / 最大值

按多级索引列排序

复制

数据类型

默认值

向上转换

astype

对象转换

注意事项

默认值

向上转型

astype

对象转换

注意事项

基于dtype选择列

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