pandas iloc和loc的区别

### 回答1：
pandas中的iloc和loc都是用于选取数据的方法，但它们的区别在于iloc是通过行号和列号来选取数据，而loc是通过行标签和列标签来选取数据。iloc使用整数索引，而loc使用标签索引。因此，iloc适用于选取特定的行和列，而loc适用于选取特定的行和列标签。

### 回答2：
pandas是一个Python数据分析库，提供了很多方便的函数和方法来处理和分析数据。其中，iloc和loc是两种常用的方法，但是它们有不同的用法和区别。

一、iloc方法

iloc方法是根据行列位置进行索引选取数据的方法，用于按照整数位置进行切片、选择或者取值，其语法如下：

DataFrame.iloc[row, column]

其中，行和列分别可以选用列表、切片、布尔数组等方式指定，使用时需要注意以下几点：

1. 行参数和列参数都可以省略，省略后表示选取所有行或所有列。
2. 行参数和列参数可以是整数、切片，也可以是整数列表或布尔列表。
3. iloc方法选取的数据是不包含行和列边缘的，即左闭右开区间。

二、loc方法

loc方法是根据标签（行标签和列标签）进行索引选取数据的方法，其语法如下：

DataFrame.loc[row, column]

其中，行和列参数可以选用标签、标签列表、切片、布尔数组等方式指定，使用时需要注意以下几点：

1. 行参数和列参数都可以省略，省略后表示选取所有行或所有列。
2. 行参数和列参数可以是标签、标签列表、切片，也可以是布尔列表。
3. loc方法选取的数据是包含行和列边缘的，即闭区间。

三、iloc和loc方法的区别

我认为，iloc和loc方法的最大区别在于选取数据的方法不同。

iloc方法是根据行列位置进行索引选取数据的方法，按照顺序进行选取，不受索引标签的影响。而loc方法是根据标签进行索引选取数据的方法，按照标签名称进行选取。

举个例子，假设有下面的一张表：

import pandas as pd

data = {'name':['Tom', 'Jack', 'Steve', 'Ricky', 'Vin', 'Paul'],
        'age':[28,34,29,42,29,39],
        'city':['Beijing', 'Shanghai', 'Guangzhou', 'Hangzhou', 'Nanjing', 'Wuhan']}
  
df = pd.DataFrame(data, columns=['name', 'age', 'city'])

如果我们想选取第2行第3列的数据，可以使用iloc方法：

df.iloc[1,2]    #选择第2行第3列，输出'Shanghai'

而如果我们想选取name列中的数据，可以使用loc方法：

df.loc[:, 'name']    #选取name列中的数据

所以，总的来说，iloc和loc方法的使用场景不同，要根据具体的情况选择合适的方法。使用时需要注意数据的行列位置和标签名称，以及数据类型是否匹配等问题。

### 回答3：
Pandas是一种流行的Python数据分析库，提供了许多功能，可以方便地处理和操作数据。其中，iloc和loc是两个用于数据筛选和切片的重要函数，它们在使用方式和效果上有很大的不同。

iloc是基于整数位置进行数据筛选的函数。它的索引方式类似于Python中的列表和字符串切片方式，使用中括号和冒号，可以使用数值范围指定行和列的位置，如：df.iloc[1:3, 2:]，表示选取第2到第4行（不包括第4行）和第3列以后的所有列的数据。因此，iloc最常见的用法是通过定位行和列的整数位置，进行数据筛选和切片，这种方式对于大多数数据集的处理都非常有效。

而loc则是基于行标签和列标签进行数据筛选和切片的函数。它使用中括号和逗号，可以使用标签名或者标签范围指定行和列的位置，如：df.loc[3:6, ['A', 'C']]，表示选取标签为3到6之间的所有行，以及标签为A和C的两列的数据。因此，loc适用于对数据集标签进行筛选和切片的场景，也就是常说的索引(index)方式的筛选和操作。

除了索引方式的不同，iloc和loc还有一个重要的区别是对于数据复制的影响。一般而言，loc操作不会复制数据，而是返回一个对原始数据的引用。因此，对于返回的数据进行修改，也会影响到原始数据。而iloc则相反，它会返回一个复制后的数据，对于返回的数据进行修改不会影响到原始数据。

总的来说，iloc和loc都是Pandas非常重要的数据筛选和切片函数，使用方式和效果上差别很大。在选用使用哪种方法时，需要根据具体的需求和数据类型进行判断，以达到最好的处理效果。