为什么索引的时候有loc和iloc,设计者的用意何在
时间: 2024-02-09 20:07:24 浏览: 29
Pandas 中的 `loc` 和 `iloc` 是两种不同的索引方式。
`loc` 索引方式是基于标签的索引,可以使用行和列的标签来访问数据。例如,可以使用 `df.loc[row_indexer, column_indexer]` 来访问特定行和列的数据。
`iloc` 索引方式是基于位置的索引,可以使用行和列的位置来访问数据。例如,可以使用 `df.iloc[row_indexer, column_indexer]` 来访问特定行和列的数据。
设计者之所以引入这两种索引方式,是为了让用户可以更加灵活地访问和操作数据。通过 `loc` 和 `iloc`,用户可以根据需要选择适合自己的索引方式。例如,如果数据的行和列有具体的标签,可以使用 `loc` 来访问数据;如果数据的行和列没有具体的标签,只有位置信息,可以使用 `iloc` 来访问数据。
此外,`loc` 和 `iloc` 还有一些其他的不同之处。例如,`loc` 索引方式是闭区间,包含结束位置,而 `iloc` 索引方式是半开区间,不包含结束位置。另外,`loc` 可以使用布尔索引来访问数据,而 `iloc` 不支持布尔索引。
综上所述,`loc` 和 `iloc` 的设计者的用意是为了提供不同的索引方式,让用户可以更加灵活地访问和操作数据。