4. Pandas的Series的Slice
Slice切片，pandas的Series的切片，以位置信息去使用切片，和python里的切片的意义是一样的即含起点不含终点half-open。但Series还支持一种label的方式定位每个元素，常用字符串做index，所以在label上使用切片和python不一样的地方是即含起点又含终点。如果用整形位置信息作为label，会产生歧义，建议不这样用。总之，整形做位置信息切片，字符串做label切片。有关切片的使用，之前的章节已经说过了，这里不重复了。
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27import pandas as pd import numpy as np val = [2, 4, 5, 6] ii = range(10, 14) s0 = pd.Series(val) s1 = pd.Series(val, index = ii) idx = "hello the cruel world".split() t = pd.Series(val, index = idx) print "s0", "*" * 11 print s0[0:2] print "s1", "*" * 11 print s1[ii[0:2]],"n" print s1[10:12],"n" print s1[0:2] print s1[20:30] print s1[13] print "t", "*" * 12 print t[0:2] print t["hello":"cruel"] print "-" * 14 print s0.iloc[0:2],'n' print s1.loc[10:12],'n' print s1.iloc[10:12],'n' print t.loc["hello":"cruel"],'n' print t.ix[0:2]
对于s1的打印语句
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5print s1[ii[0:2]],"n" print s1[10:12],"n" print s1[0:2] print s1[20:30]
四条语句，那些是切片？s1[0:2]和s1[20:30]很明显是切片。s1[10:12]为何没有结果？原因s1里10～12位置上没有数据，故切出来的是空，同s1[20:30]一样的道理。s1[ii[0:2]]则是多index。可以从下面的例子理解s1的各种“切片”的结果为何如此？
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8import pandas as pd idx = range(10, 30) val = range(1, 21) s = pd.Series(val, index = idx) print s print s[0:2],"n" print s[10:12]
程序的执行结果：
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2810 1 11 2 ... 19 10 20 11 21 12 22 13 ... 29 20 dtype: int64 10 1 11 2 dtype: int64 20 11 21 12 dtype: int64
在Pandas里使用切片最标准的定义Series和使用是t变量这种创建Series的方式和使用index、slice的方式。即用字符串做label（显式），用整形做位置信息(隐式)，但显式切片和隐式切片的结果不同，显示含终点，隐式不含终点。
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3print t[0:2] print t["hello":"cruel"]
语句执行结果不同，尽管label标签cruel的位置为2。
最后
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