python dataframe loc和iloc
时间: 2023-08-03 15:00:44 浏览: 174
对python dataframe逻辑取值的方法详解
### 回答1:
pandas中的DataFrame对象有两个方法loc和iloc,用于选择数据。
loc方法使用标签来选择数据,iloc方法使用整数位置来选择数据。
例如,df.loc[2,'column']表示选择第2行和'column'列的数据,而df.iloc[2,3]表示选择第3行和第4列的数据。
这两个方法都可以使用切片来选择多行或多列的数据。例如,df.loc[2:5,'column1':'column3']表示选择第2到第5行和'column1'到'column3'列的数据。
### 回答2:
Python中的DataFrame是Pandas库的一个重要数据结构,用于处理和分析具有不同类型的数据。
DataFrame的loc和iloc都用于从DataFrame中选择特定行和列。
loc是基于行和列的标签进行选择。使用loc,我们可以传入行和列的标签,以选择特定的数据。
例如,假设我们有一个DataFrame df,其中包含三列 A、B、C 和五行数据。我们可以使用以下语法选择数据:
```
df.loc[行标签, 列标签]
```
其中,行标签和列标签可以是具体的数值、列表、切片或布尔索引。
iloc是基于行和列的索引进行选择。使用iloc,我们可以传入行和列的索引位置,以选择特定的数据。
例如,假设我们有一个DataFrame df,其中包含三列 A、B、C 和五行数据。我们可以使用以下语法选择数据:
```
df.iloc[行索引, 列索引]
```
其中,行索引和列索引可以是具体的数值、列表、切片或布尔索引。
需要注意的是,行和列的索引从0开始计数。
总结起来,loc和iloc都是用于从DataFrame中选择特定行和列的方法。loc是基于标签进行选择,而iloc是基于索引进行选择。
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