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DataFrame的索引

pandas好用的原因其中之一就是其索引的功能非常強大，相比於sql語法要敲一長串select <columns> from <table> where <column> == <value>，pandas的語法會比較像是df.loc[df['<column>']==<value>, <columns_list>]，而且甚至索引出來就可以直接更改值，以下詳細示範。

特定column或是row

# 根據row index進行索引
df.loc[0]
# 根據column index進行索引
df['Fare']

多個columns或是rows

# 根據row index進行索引
df.loc[[2,5,7]]
# 根據column index進行索引
df[['Fare', 'Sex']]

column與row同時索引

1. 請大家務必先了解其運作邏輯df.loc[<indices_list>, <columns_list>]中的運作邏輯，以下詳細示範。

df.loc[0, 'Fare']
df.loc[[0,1,2], 'Fare']
df.loc[range(3), ['Fare','Cabin']]

2. 而所謂indices_list很彈性的輸入，你既可以輸入真實的index，也可以給他一些條件，讓他只show出特定條件的資料欄位。

# show出Cabin是null值的
df.loc[pd.isnull(df['Cabin'])]
# show出Sex是male的
df.loc[df['Sex']=='male']
# show出Age大於70的
df.loc[df['Age']> 70]

探究其內部運作邏輯，上面所送入的indices_list可以是一個與df等長的、只含有True與False的list，它只會把True的欄位show出來，以下詳細示範。

indexing_bool_list = np.random.randint(0,2,size=len(df)) == 1 #我們首先先創造出一個，隨機的、只有True跟False的、與df等長的list
print(indexing_bool_list[:30]) #看一下它前30個長什麼樣
df.loc[indexing_bool_list]  #然後我們看看DataFrame會如何反應

接著我們可以看到，我們剛剛所設的條件，是不是與這個格式相符。這邊用了一個滿好用的計數器Counter，想要看一個list裡面甚麼樣的元素出現了幾次，便可以使用這個工具，其import方式為from collections import Counter，記得collections要加上s，Counter的C要記得大寫。

print(len(pd.isnull(df['Cabin'])), Counter(pd.isnull(df['Cabin'])))
print(len(df['Sex']=='male'), Counter(df['Sex']=='male'))
print(len(df['Age']> 70), Counter(df['Age']> 70))

DataFrame的更新

其更新其實跟索引的使用方法沒差太遠，只是更新一個值或是更新多個值的方法有些不同而已。其實，也就是把值指派給所以出來的欄位而已。

1. 更新columns

columns = df.columns # 把原本的column記錄下來
df.columns = range(len(df.columns))  #指派0到11的range做為新的columns，務必確保新的column的長度與原本的columns長度要等長
print(df.head(2))
df.columns = columns
print(df.head(2))

2. 更新多個欄位

# 指派一個值會讓索引到的每一個值，都被指派為新值
df.loc[df['Sex']=='male', 'Sex'] = 1
df.loc[df['Sex']=='female', 'Sex'] = 0

# 指派一個list
std = df['Age'].std()  #算出標準差
mean = df['Age'].mean()  #算出平均數
size = len(df[pd.isnull(df['Age'])])  #算出null值的長度
age_null_random_list = np.random.randint(mean - std, mean + std, size=size)  #產生一個屆在一個標準差之內的隨機整數
df.loc[pd.isnull(df['Age']), 'Age'] = age_null_random_list  # 將隨機整數指派給null值