Pandas快速定位指定行数据技巧
时间:2025-08-02 08:00:31 123浏览 收藏
目前golang学习网上已经有很多关于文章的文章了,自己在初次阅读这些文章中,也见识到了很多学习思路;那么本文《Pandas高效查找指定行数据方法》,也希望能帮助到大家,如果阅读完后真的对你学习文章有帮助,欢迎动动手指,评论留言并分享~
1. 问题背景与传统方法
在数据分析和处理中,我们经常需要从Pandas DataFrame中根据特定的行索引(或标签)来获取数据。当需要获取的数据行数量较少时,使用简单的循环迭代可能尚可接受。然而,当需要查找的索引数量庞大时,基于Python for 循环的逐行查找方法会变得极其低效,严重影响程序性能。
考虑以下场景:我们有一个DataFrame df,其索引包含一系列数字,并且我们希望根据一个NumPy数组或Python列表 ex_arr 中指定的索引值,获取 HHt 列中对应的数据。
示例DataFrame df:
索引 | HHt |
---|---|
2643 | 1 |
2644 | 2 |
2645 | 3 |
2646 | 4 |
2647 | 5 |
2648 | 6 |
2649 | 7 |
2650 | 8 |
待查找的索引列表 ex_arr:
import pandas as pd import numpy as np # 示例DataFrame data = {'HHt': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]} index = [2643, 2644, 2645, 2646, 2647, 2648, 2649, 2650] df = pd.DataFrame(data, index=index) # 待查找的索引数组 ex_arr = [2643, 2644, 2647]
如果采用传统的 for 循环方法,代码可能如下所示:
# 低效的循环方法 result_loop = [] for i in ex_arr: h_p = df.at[i, "HHt"] # 或 df.loc[i, "HHt"] result_loop.append(h_p) print(f"循环结果: {result_loop}") # 预期结果: [1, 2, 5]
尽管 df.at 和 df.loc 在单点查询时效率很高,但将它们置于循环内部进行多次调用,会引入大量的Python解释器开销,导致性能瓶颈。
2. 使用 DataFrame.loc 进行向量化查找
Pandas 提供了强大的向量化操作,能够一次性处理整个数组或Series的数据,从而显著提高效率。对于根据索引进行多行查找的需求,DataFrame.loc 是理想的选择。loc 属性主要用于通过标签(包括行索引标签和列标签)进行数据选择。
当 loc 的行选择器参数是一个列表或数组时,Pandas 会自动执行向量化操作,返回一个包含所有匹配行的新DataFrame或Series。
基本语法:
df.loc[行标签列表, 列标签]
应用到我们的例子:
要获取 ex_arr 中所有索引对应的 HHt 列值,我们只需将 ex_arr 直接传递给 loc 的行选择器:
# 向量化查找 vectorized_result_series = df.loc[ex_arr, 'HHt'] print(f"向量化查找结果 (Series):\n{vectorized_result_series}")
输出:
向量化查找结果 (Series): 2643 1 2644 2 2647 5 Name: HHt, dtype: int64
可以看到,df.loc[ex_arr, 'HHt'] 返回了一个Pandas Series,其索引是 ex_arr 中的值,对应的值是 HHt 列中查找的结果。
3. 将结果转换为列表或NumPy数组
在许多情况下,我们可能需要将查找结果进一步处理为标准的Python列表或NumPy数组,而不是Pandas Series。Pandas Series对象提供了便捷的方法来完成这一转换:to_list() 和 to_numpy()。
3.1 转换为Python列表 (.to_list())
如果你需要一个标准的Python列表来进一步处理数据,可以使用 to_list() 方法。
# 将结果转换为列表 result_list = df.loc[ex_arr, 'HHt'].to_list() print(f"转换为列表: {result_list}") # 预期结果: [1, 2, 5]
3.2 转换为NumPy数组 (.to_numpy())
如果你计划对结果进行数值计算,或者需要与NumPy库的其他函数集成,将结果转换为NumPy数组通常是更高效的选择,可以使用 to_numpy() 方法。
# 将结果转换为NumPy数组 result_numpy = df.loc[ex_arr, 'HHt'].to_numpy() print(f"转换为NumPy数组: {result_numpy}") # 预期结果: [1 2 5]
4. 优势与注意事项
优势:
- 性能提升: 向量化操作在底层由C/C++实现,避免了Python循环的开销,对于大规模数据集,性能提升显著。
- 代码简洁性: 一行代码即可完成复杂的查找任务,提高了代码的可读性和维护性。
- 内存效率: Pandas内部优化了数据存储和操作,通常比手动管理Python列表更高效。
注意事项:
- 索引类型匹配: DataFrame.loc 是基于标签的查找。确保你提供的 ex_arr 中的索引值与DataFrame的实际索引类型和值完全匹配。如果索引是字符串,ex_arr 也应该是字符串列表;如果索引是整数,ex_arr 也应是整数列表。
- 缺失索引处理: 如果 ex_arr 中包含DataFrame中不存在的索引值,df.loc 会在默认情况下抛出 KeyError。如果你希望忽略这些缺失的索引并只返回存在的索引对应的值,可以先使用 df.index.intersection(ex_arr) 来获取DataFrame中实际存在的索引子集,然后再进行查找。
# 处理缺失索引的示例 ex_arr_with_missing = [2643, 9999, 2647] # 9999 不存在 # 过滤掉不存在的索引 existing_indices = df.index.intersection(ex_arr_with_missing) filtered_result = df.loc[existing_indices, 'HHt'].to_list() print(f"处理缺失索引后的结果: {filtered_result}") # 预期结果: [1, 5]
- 多列查找: 如果需要查找多列数据,可以将列标签也作为列表传递给 loc。例如:df.loc[ex_arr, ['HHt', 'AnotherColumn']]。
5. 总结
通过本教程,我们深入探讨了如何在Pandas DataFrame中利用 DataFrame.loc 方法进行高效的向量化数据查找。与传统的循环方法相比,向量化操作不仅极大地提升了性能,还使得代码更加简洁和易读。掌握 loc 的使用,并灵活运用 to_list() 和 to_numpy() 等转换方法,是Pandas数据处理中不可或缺的技能。在处理大规模数据集时,始终优先考虑使用Pandas提供的向量化功能,以实现最佳的性能和开发效率。
文中关于的知识介绍,希望对你的学习有所帮助!若是受益匪浅,那就动动鼠标收藏这篇《Pandas快速定位指定行数据技巧》文章吧,也可关注golang学习网公众号了解相关技术文章。
-
501 收藏
-
501 收藏
-
501 收藏
-
501 收藏
-
501 收藏
-
190 收藏
-
228 收藏
-
154 收藏
-
326 收藏
-
231 收藏
-
356 收藏
-
103 收藏
-
399 收藏
-
383 收藏
-
418 收藏
-
199 收藏
-
409 收藏
-
- 前端进阶之JavaScript设计模式
- 设计模式是开发人员在软件开发过程中面临一般问题时的解决方案,代表了最佳的实践。本课程的主打内容包括JS常见设计模式以及具体应用场景,打造一站式知识长龙服务,适合有JS基础的同学学习。
- 立即学习 542次学习
-
- GO语言核心编程课程
- 本课程采用真实案例,全面具体可落地,从理论到实践,一步一步将GO核心编程技术、编程思想、底层实现融会贯通,使学习者贴近时代脉搏,做IT互联网时代的弄潮儿。
- 立即学习 511次学习
-
- 简单聊聊mysql8与网络通信
- 如有问题加微信:Le-studyg;在课程中,我们将首先介绍MySQL8的新特性,包括性能优化、安全增强、新数据类型等,帮助学生快速熟悉MySQL8的最新功能。接着,我们将深入解析MySQL的网络通信机制,包括协议、连接管理、数据传输等,让
- 立即学习 498次学习
-
- JavaScript正则表达式基础与实战
- 在任何一门编程语言中,正则表达式,都是一项重要的知识,它提供了高效的字符串匹配与捕获机制,可以极大的简化程序设计。
- 立即学习 487次学习
-
- 从零制作响应式网站—Grid布局
- 本系列教程将展示从零制作一个假想的网络科技公司官网,分为导航,轮播,关于我们,成功案例,服务流程,团队介绍,数据部分,公司动态,底部信息等内容区块。网站整体采用CSSGrid布局,支持响应式,有流畅过渡和展现动画。
- 立即学习 484次学习