df.和df[]有什么区别

`df.` 和 `df[]` 是两种不同的方式来访问Pandas数据框中的数据。

`df.` 用于访问数据框中的属性和方法。例如，你可以使用 `df.shape` 来获取数据框的形状，使用 `df.columns` 来获取数据框中的列名等。

`df[]` 用于访问数据框中的列、行或单个元素。你可以使用 `df['column_name']` 来访问一个列，使用 `df.loc[row_indexer, column_indexer]` 来访问一个特定的行和列，使用 `df.iloc[row_index, column_index]` 来访问一个特定的行和列（使用整数位置索引）等。

需要注意的是，`df[]` 中可以使用多个参数，以逗号分隔。例如，`df.loc[row_indexer, column_indexer]` 中的 `row_indexer` 和 `column_indexer` 可以是单个标签、标签列表、标签切片、布尔数组、函数等。

总之，`df.` 用于访问数据框的属性和方法，而 `df[]` 用于访问数据框的数据。

相关问题

df.iloc 和 df.values区别

### 回答1：
`df.iloc` 和 `df.values` 在操作 pandas 数据框时有不同的作用。

- `df.iloc` 是用于选择数据框的行和列的，它是通过行和列的索引位置来选择数据的，所以它返回的是一个数据框的切片，可以继续进行数据处理。

- `df.values` 是用于获取数据框的数值矩阵，它把数据框的所有数据读取出来并以 numpy 数组的形式返回，不可以继续进行数据处理，而且它不包含任何数据框的索引信息。

### 回答2：
df.iloc和df.values都是pandas的函数，用于提取数据框中的数据。虽然它们的目的相似，但是有一些区别。

首先，df.iloc用于按位置提取数据。iloc接受整数作为参数，用于指定要提取的行和列的位置。例如，df.iloc[0,1]用于提取数据框的第一行第二列的值。

相比之下，df.values用于返回数据框中的数据的Numpy数组表示。它并不需要参数，只需将它应用于数据框即可。df.values返回一个二维数组，其中每个元素都是数据框中对应位置的值。

另一个区别是返回的数据类型。df.iloc返回的是pandas的Series对象或数据框，该对象可以进行进一步的数据操作和处理。而df.values返回的是Numpy数组，这意味着你将无法使用pandas的一些特有功能。

此外，df.iloc提供了更多的灵活性，它允许进行切片、布尔索引等操作。而df.values仅提供了对数据的简单提取，没有其他额外的操作功能。

总而言之，df.iloc用于按位置提取数据，并提供了更多的功能和灵活性。而df.values则将数据框的数据直接作为Numpy数组返回，适用于一些简单的提取和处理需求。

### 回答3：
df.iloc和df.values都是Pandas库中DataFrame的属性，用于获取DataFrame的值。它们的区别如下：

1. df.iloc是基于索引位置进行访问的，其中iloc是位置索引（integer location）的缩写。通过df.iloc[row, col]的方式可以确定DataFrame中具体行和列的位置，返回的是相应位置的数据。
而df.values则返回整个DataFrame的数据，以二维数组（numpy.ndarray）的形式展示，不涉及具体行和列的位置。

2. df.iloc适用于基于位置的切片和选择，可以根据行和列的位置来提取数据。例如，可以使用df.iloc[0, :]来选择第一行的所有列，df.iloc[:, 1:3]来选择第2到第3列的所有行。
相反，df.values提取的结果是整个DataFrame中的所有数据，不能进行切片和选择。

3. df.iloc返回的是DataFrame或Series对象，可以继续进行Pandas库中的其他操作。而df.values返回的是一个numpy.ndarray，可以进行NumPy库中的操作，但不能再使用Pandas的函数和方法。

需要注意的是，df.iloc是在Pandas库中较新的一个函数，相较于df.values来说使用较少，更适合进行基于位置的操作。而df.values则常用于一些对性能要求较高、不需要Pandas库中的功能的操作中。

df.iloc[]是什么

在 Pandas 中，`.iloc[]` 是一种索引方式，用于基于行和列的整数位置来访问 DataFrame 中的元素。这种索引方式与`.loc[]` 的不同之处在于，`.iloc[]` 使用整数位置来访问数据，而`.loc[]` 使用标签来访问数据。

例如，在 `df` DataFrame 中，使用 `df.iloc[0, 1]` 可以访问第一行第二列的元素。另外，`df.iloc[0]` 可以访问 DataFrame 中的第一行，`df.iloc[:, 1]` 可以访问 DataFrame 中的第二列，而 `df.iloc[0:3, 1]` 可以访问第二列的前三行元素。

需要注意的是，`.iloc[]` 索引方式中的位置编号都是从 0 开始的。