Daten auswählen und filtern

Die Indizierung von Serien (obj[...]) funktioniert analog zur Indizierung von NumPy-Arrays, außer dass ihr Indexwerte der Serie statt nur Ganzzahlen verwenden könnt. Hier sind einige Beispiele dafür:

[1]:

import numpy as np
import pandas as pd

[2]:

idx = pd.date_range("2022-02-02", periods=7)
rng = np.random.default_rng()
s = pd.Series(rng.normal(size=7), index=idx)

[3]:

s

[3]:

2022-02-02   -1.143049
2022-02-03    0.371882
2022-02-04   -0.739300
2022-02-05    0.216581
2022-02-06   -0.153057
2022-02-07   -1.024227
2022-02-08    1.677115
Freq: D, dtype: float64

[4]:

s["2022-02-03"]

[4]:

np.float64(0.3718820858366448)

[5]:

s.iloc[1]

[5]:

np.float64(0.3718820858366448)

[6]:

s[2:4]

[6]:

2022-02-04   -0.739300
2022-02-05    0.216581
Freq: D, dtype: float64

[7]:

s[["2022-02-04", "2022-02-03", "2022-02-02"]]

[7]:

2022-02-04   -0.739300
2022-02-03    0.371882
2022-02-02   -1.143049
dtype: float64

[8]:

s.iloc[[1, 3]]

[8]:

2022-02-03    0.371882
2022-02-05    0.216581
Freq: 2D, dtype: float64

[9]:

s[s > 0]

[9]:

2022-02-03    0.371882
2022-02-05    0.216581
2022-02-08    1.677115
dtype: float64

Zwar könnt ihr auf diese Weise Daten nach Label auswählen, doch die bevorzugte Methode zur Auswahl von Indexwerten ist der loc-Operator:

[10]:

s.loc[["2022-02-04", "2022-02-03", "2022-02-02"]]

[10]:

2022-02-04   -0.739300
2022-02-03    0.371882
2022-02-02   -1.143049
dtype: float64

Der Grund für die Bevorzugung von loc liegt in der unterschiedlichen Behandlung von Ganzzahlen bei der Indexierung mit []. Bei der regulären []-basierten Indizierung werden Ganzzahlen als Label behandelt, wenn der Index Ganzzahlen enthält, so dass das Verhalten je nach Datentyp des Index unterschiedlich ist. In unserem Beispiel wird der Ausdruck s.loc[[3, 2, 1]] fehlschlagen, da der Index keine ganzen Zahlen enthält:

[11]:

s.loc[[3, 2, 1]]

---------------------------------------------------------------------------
KeyError                                  Traceback (most recent call last)
Cell In[11], line 1
----> 1 s.loc[[3, 2, 1]]

File ~/cusy/trn/jupyter-tutorial/uvenvs/py313/.venv/lib/python3.13/site-packages/pandas/core/indexing.py:1191, in _LocationIndexer.__getitem__(self, key)
   1189 maybe_callable = com.apply_if_callable(key, self.obj)
   1190 maybe_callable = self._check_deprecated_callable_usage(key, maybe_callable)
-> 1191 return self._getitem_axis(maybe_callable, axis=axis)

File ~/cusy/trn/jupyter-tutorial/uvenvs/py313/.venv/lib/python3.13/site-packages/pandas/core/indexing.py:1420, in _LocIndexer._getitem_axis(self, key, axis)
   1417     if hasattr(key, "ndim") and key.ndim > 1:
   1418         raise ValueError("Cannot index with multidimensional key")
-> 1420     return self._getitem_iterable(key, axis=axis)
   1422 # nested tuple slicing
   1423 if is_nested_tuple(key, labels):

File ~/cusy/trn/jupyter-tutorial/uvenvs/py313/.venv/lib/python3.13/site-packages/pandas/core/indexing.py:1360, in _LocIndexer._getitem_iterable(self, key, axis)
   1357 self._validate_key(key, axis)
   1359 # A collection of keys
-> 1360 keyarr, indexer = self._get_listlike_indexer(key, axis)
   1361 return self.obj._reindex_with_indexers(
   1362     {axis: [keyarr, indexer]}, copy=True, allow_dups=True
   1363 )

File ~/cusy/trn/jupyter-tutorial/uvenvs/py313/.venv/lib/python3.13/site-packages/pandas/core/indexing.py:1558, in _LocIndexer._get_listlike_indexer(self, key, axis)
   1555 ax = self.obj._get_axis(axis)
   1556 axis_name = self.obj._get_axis_name(axis)
-> 1558 keyarr, indexer = ax._get_indexer_strict(key, axis_name)
   1560 return keyarr, indexer

File ~/cusy/trn/jupyter-tutorial/uvenvs/py313/.venv/lib/python3.13/site-packages/pandas/core/indexes/base.py:6200, in Index._get_indexer_strict(self, key, axis_name)
   6197 else:
   6198     keyarr, indexer, new_indexer = self._reindex_non_unique(keyarr)
-> 6200 self._raise_if_missing(keyarr, indexer, axis_name)
   6202 keyarr = self.take(indexer)
   6203 if isinstance(key, Index):
   6204     # GH 42790 - Preserve name from an Index

File ~/cusy/trn/jupyter-tutorial/uvenvs/py313/.venv/lib/python3.13/site-packages/pandas/core/indexes/base.py:6249, in Index._raise_if_missing(self, key, indexer, axis_name)
   6247 if nmissing:
   6248     if nmissing == len(indexer):
-> 6249         raise KeyError(f"None of [{key}] are in the [{axis_name}]")
   6251     not_found = list(ensure_index(key)[missing_mask.nonzero()[0]].unique())
   6252     raise KeyError(f"{not_found} not in index")

KeyError: "None of [Index([3, 2, 1], dtype='int64')] are in the [index]"

Während der loc-Operator ausschließlich Label indiziert, indiziert der iloc-Operator ausschließlich mit ganzen Zahlen:

[12]:

s.iloc[[3, 2, 1]]

[12]:

2022-02-05    0.216581
2022-02-04   -0.739300
2022-02-03    0.371882
Freq: -1D, dtype: float64

Ihr könnt auch mit Labels slicen, aber das funktioniert anders als das normale Python-Slicing, da der Endpunkt inklusive ist:

[13]:

s.loc["2022-02-03":"2022-02-04"]

[13]:

2022-02-03    0.371882
2022-02-04   -0.739300
Freq: D, dtype: float64

Durch die Einstellung mit diesen Methoden wird der entsprechende Abschnitt der Reihe geändert:

[14]:

s.loc["2022-02-03":"2022-02-04"] = 0

s

[14]:

2022-02-02   -1.143049
2022-02-03    0.000000
2022-02-04    0.000000
2022-02-05    0.216581
2022-02-06   -0.153057
2022-02-07   -1.024227
2022-02-08    1.677115
Freq: D, dtype: float64

Die Indizierung in einem DataFrame dient dazu, eine oder mehrere Spalten entweder mit einem einzelnen Wert oder einer Folge abzurufen:

[15]:

data = {
    "Code": ["U+0000", "U+0001", "U+0002", "U+0003", "U+0004", "U+0005"],
    "Decimal": [0, 1, 2, 3, 4, 5],
    "Octal": ["001", "002", "003", "004", "004", "005"],
    "Key": ["NUL", "Ctrl-A", "Ctrl-B", "Ctrl-C", "Ctrl-D", "Ctrl-E"],
}

df = pd.DataFrame(data)
df = pd.DataFrame(data, columns=["Decimal", "Octal", "Key"], index=df["Code"])

df

[15]:
Decimal Octal Key
Code
U+0000 0 001 NUL
U+0001 1 002 Ctrl-A
U+0002 2 003 Ctrl-B
U+0003 3 004 Ctrl-C
U+0004 4 004 Ctrl-D
U+0005 5 005 Ctrl-E 
[16]:

df["Key"]

[16]:

Code
U+0000       NUL
U+0001    Ctrl-A
U+0002    Ctrl-B
U+0003    Ctrl-C
U+0004    Ctrl-D
U+0005    Ctrl-E
Name: Key, dtype: object

[17]:

df[["Decimal", "Key"]]

[17]:
Decimal Key
Code
U+0000 0 NUL
U+0001 1 Ctrl-A
U+0002 2 Ctrl-B
U+0003 3 Ctrl-C
U+0004 4 Ctrl-D
U+0005 5 Ctrl-E

Die Zeilenauswahlsyntax df[:2] wird aus Gründen der Bequemlichkeit bereitgestellt. Durch die Übergabe eines einzelnen Elements oder einer Liste an den []-Operator werden Spalten ausgewählt.

[18]:

df[:2]

[18]:
Decimal Octal Key
Code
U+0000 0 001 NUL
U+0001 1 002 Ctrl-A

Ein weiterer Anwendungsfall ist die Indizierung mit einem booleschen DataFrame, der beispielsweise durch einen Skalarvergleich erzeugt wird:

[19]:

df["Decimal"] > 2

[19]:

Code
U+0000    False
U+0001    False
U+0002    False
U+0003     True
U+0004     True
U+0005     True
Name: Decimal, dtype: bool

[20]:

df[df["Decimal"] > 2]

[20]:
Decimal Octal Key
Code
U+0003 3 004 Ctrl-C
U+0004 4 004 Ctrl-D
U+0005 5 005 Ctrl-E

Ihr könnt dies boolschen DataFrames auch mit bitweisen Operatoren verknüpfen:

[21]:

df[(df["Decimal"] > 2) & (df["Decimal"] < 5)]

[21]:
Decimal Octal Key
Code
U+0003 3 004 Ctrl-C
U+0004 4 004 Ctrl-D 
[22]:

df[(df["Decimal"] < 3) | (df["Decimal"] > 4)]

[22]:
Decimal Octal Key
Code
U+0000 0 001 NUL
U+0001 1 002 Ctrl-A
U+0002 2 003 Ctrl-B
U+0005 5 005 Ctrl-E

Wie Series verfügt auch DataFrame über spezielle Operatoren loc und iloc für label-basierte bzw. ganzzahlige Indizierung. Da DataFrame zweidimensional ist, könnt ihr eine Teilmenge der Zeilen und Spalten mit NumPy-ähnlicher Notation auswählen, indem ihr entweder Achsenbeschriftungen (loc) oder Ganzzahlen (iloc) verwendet.

[23]:

df.loc["U+0002", ["Decimal", "Key"]]

[23]:

Decimal         2
Key        Ctrl-B
Name: U+0002, dtype: object

[24]:

df.iloc[[2], [1, 2]]

[24]:
Octal Key
Code
U+0002 003 Ctrl-B 
[25]:

df.iloc[[0, 1], [1, 2]]

[25]:
Octal Key
Code
U+0000 001 NUL
U+0001 002 Ctrl-A

Beide Indizierungsfunktionen arbeiten mit Slices zusätzlich zu einzelnen Label oder Listen von Label:

[26]:

df.loc[:"U+0003", "Key"]

[26]:

Code
U+0000       NUL
U+0001    Ctrl-A
U+0002    Ctrl-B
U+0003    Ctrl-C
Name: Key, dtype: object

[27]:

df.iloc[:3, :3]

[27]:
Decimal Octal Key
Code
U+0000 0 001 NUL
U+0001 1 002 Ctrl-A
U+0002 2 003 Ctrl-B

Es gibt also viele Möglichkeiten, die in einem pandas-Objekt enthaltenen Daten auszuwählen und neu anzuordnen. Im folgenden stelle ich für DataFrames eine kurze Zusammenfassung der meisten dieser Möglichkeiten zusammen:

Typ

Hinweis

df[LABEL]

wählt eine einzelne Spalte oder eine Folge von Spalten aus dem DataFrame aus

df.loc[LABEL]

wählt eine einzelne Zeile oder eine Teilmenge von Zeilen aus dem DataFrame nach Label aus

df.loc[:, LABEL]

wählt eine einzelne Spalte oder eine Teilmenge von Spalten nach dem Label aus

df.loc[LABEL1, LABEL2]

wählt sowohl Zeilen als auch Spalten nach dem Label aus

df.iloc[INTEGER]

wählt eine einzelne Zeile oder eine Teilmenge von Zeilen aus dem DataFrame anhand der Ganzzahlposition aus

df.iloc[INTEGER1, INTEGER2]

Wählt eine einzelne Spalte oder eine Teilmenge von Spalten anhand einer ganzzahligen Position aus

df.at[LABEL1, LABEL2]

wählt einen Einzelwert nach Zeilen- und Spaltenbezeichnung aus

df.iat[INTEGER1, INTEGER2]

wählt einen Einzelwert nach Zeilen- und Spaltenposition (Ganzzahlen) aus

reindex NEW_INDEX

wählt Zeilen oder Spalten nach Labels aus

get_value, set_value

veraltet seit Version 0.21.0: Verwendet stattdessen .at[] oder .iat[].