array,list,dataframe索引切片操作 2016年07月19日——智浪文档

list，一维，二维array,datafrme,loc、iloc、ix的简单探讨

Numpy数组的索引和切片介绍：
从最基础的list索引开始讲起，我们先上一段代码和结果：

a = [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]  
a[:5:-1]   #step < 0，所以start = 9  
a[0:5:-1]  #指定了start = 0  
a[1::-1]   #step < 0，所以stop = 0  

输出：

[9, 8, 7, 6]
[]
[1, 0]

list切片,在“[]”中都有一般都有两个个“:”分隔符，中文意思是 [开始:结束:步长] 在上面的案例中，步长是-1所以输出的数据就倒序了。没有赋值（start,stop）就默认为0。sep默认为1且值不能为0。

a[10:20]#前11-20个数
a[:10:2]#前10个数，每两个取一个
a[::5]#所有数，每5个取一个

python切片中的高级操作：
切片的原理分析：
list的切片，内部是调用getitem，setitem,delitem和slice函数。而slice函数又是和range()函数相关的。
给切片传递的键是一个特殊的slice对象。该对象拥有可描述所请求切片方位的属性，切片的含义和演示：

>>> List4 = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20]
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20]
>>> x = List4[1:10] #x = List4.__getitem__(slice(1,10,None))
[2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
>>> List4[1:5]=[100,111,122] #List4.setitem__(slice(1,3,None),100,111,122])
[1, 100, 111, 122, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20]
>>> del List4[1:4] #List4.del__delitem__(slice(1,4,None))
[1, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20]
>>>

切片的边界问题：

s=[1,2,3,4]       # S 上界为 0 下界为 4
s[-100:100]       #返回 [1,2,3,4] -100超出了上界，100超出了下界：等价于 s[0:4]
s[-100:-200]      #返回 [] -100,-200均超出了上界，自动取上界：等价于s[0:0]
s[100:200]        #返回 [] 100,200均超出了下界，自动取下界值：等价于s[4:4]
s[:100]           #返回 [1,2,3,4] 开始值省略表示从第0个开始
s[0:]             #返回 [1,2,3,4] 结束值为空表示到最后一个结束  

切片的扩展知识：

>>> id(List4)
140115516658320
#直接通过列表来赋值 List5 = List4，指向的内存地址空间是不变的，都是（140115516658320），无论删除List4还是List5这个列表都会被删除，即List4和List5都没有元素了。
>>> List5 = List4
>>> List5
[1, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20]
>>> List4
[1, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20]
>>> id(List5)
140115516658320
#但是，通过切片来命名的两个列表他们指向的内存地址编号是不同的，140115516658320 ！=  140115516604784
>>> List6 = List5
>>> id(List6)
140115516658320
>>> List6 = List4[:]
>>> id(List6)
140115516604784
>>> #地址改变
... 
>>>

下面们对扩展进行补充：

>>> listOfRows = [[1,2,3,4], [5,6,7,8], [9,10,11,12]]
>>> li = listOfRows
>>> id(listOfRows)
206368904L
>>> id(li)  #两者id一致，引用了同一个对象
206368904L
>>> listOfRows[:] = [[row[0], row[3], row[2]] for row in listOfRows]
>>> listOfRows
[[1, 4, 3], [5, 8, 7], [9, 12, 11]]
>>> li  #使用切片赋值，达到预期效果，同一对象跟随改变
[[1, 4, 3], [5, 8, 7], [9, 12, 11]]
>>> id(listOfRows)
206368904L
>>> id(li) #两者的id都没有变化，说明切片赋值实在原对象上修改
206368904L
>>> listOfRows = [[1,2,3,4], [5,6,7,8], [9,10,11,12]]
>>> li
[[1, 4, 3], [5, 8, 7], [9, 12, 11]]
>>> id(li)  #li没有改变
206368904L
>>> id(listOfRows)  #两者id不同，说明listOfRows绑定了一个新的对象
206412488L
>>> listOfRows
[[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]]

直接使用 "listOfRows =" 的话，产生了一个新的对象，使用"listOfRows[:] =" 写法。简单地说，使用切片赋值可以修改原对象的类容，而不是创建一个新对象。
序列(consequence)是 python 中一种数据结构，这种数据结构根据索引来获取序列中的对象。
python 中含有六种内建序列类：list, tuple, string, unicode, buffer, xrange。其中 xrange 比较特殊，它是一个生成器，其他几个类型具有的一些序列特性对它并不适合。一般说来，具有序列结构的数据类型都可以使用：index, len, max, min, in, +, *, 切片。
list切片称为步进切片，允许使用第三个元素进行切片它的语法为sequence[起始索引:结束索引:步进值]。口