一、用途與特點

DataFrame是Pandas中最重要的數據結構之一，而DataFrame.loc則是對于DataFrame進行行列選取的一種方法。它通過行標簽名和列標簽名進行數據選取。

相對于其他方法，DataFrame.loc具有更高的靈活性和準確性。與iloc根據行列的位置來進行選取不同，使用loc可以根據行列的標簽名稱來進行選取。并且在同時進行行列選取時，使用loc的效率更高。

    # 用于基于標簽的索引（即行列標簽）進行選擇
    # df.loc[row, column]
    # row可以是行標簽也可以是布爾數組，column可以是列標簽也可以是布爾數組

二、基本用法

選擇某些列：

    import pandas as pd
    import numpy as np

    df = pd.DataFrame(np.random.randn(6,4), columns=list('ABCD'), index=list('abcdef'))

    # 根據標簽獲取列數據
    print(df.loc[:, ['A', 'B']])

選擇某些行：

    # 根據標簽獲取行數據
    print(df.loc[['a', 'b', 'f'], :])

選擇某個區域的數據：

    # 根據標簽獲取行和列的區域數據
    print(df.loc['d':'f', 'A':'C'])

三、高級用法

布爾索引

在DataFrame.loc中使用布爾值可以進行高級篩選。

    # 布爾索引
    df.loc[df['A'] > 0, ['A','B']]

使用函數進行映射

在DataFrame中使用applymap或apply方法可以對數據進行轉換。在.loc后使用，我們可以完成數據篩選和轉換的一步操作。

    # 對篩選出來的數據進行applymap的map函數映射操作
    df.loc[df['A'] > 0, ['A','B']].applymap(lambda x: x*2)

使用where方法

使用where方法進行條件篩選。對于篩選為False的數據，其對應位置上的數據會被填充為NaN。

    # 對q值保留填充，而對于其他的行列標簽均標記為NaN
    df.loc[df['A'] > 0, 'B'] = np.nan
    df.where(pd.notna(df), df.mean(), axis='columns')

四、總結

本文基于DataFrame的高級索引方法DataFrame.loc進行了詳細講解，介紹了其基本使用方法和高級應用方法。

對于Pandas用戶而言，熟悉DataFrame.loc的使用方法可以幫助我們更加靈活地對數據進行篩選和轉換。它是我們使用Pandas解決數據分析和處理問題的重要方法。