loc与iloc区别

loc和iloc是Pandas中用于数据选择和索引的两个重要方法。

区别如下：
- loc是通过标签进行选择和索引的方法，而iloc是通过位置进行选择和索引的方法。
- loc使用的是行标签（索引标签）和列标签，可以使用具体的标签名进行选择。例如，df.loc[1, 'A']表示选择第1行、列标签为'A'的元素。
- iloc使用的是整数位置，可以使用整数索引进行选择。例如，df.iloc[0, 2]表示选择第0行、第2列的元素。
- loc可以使用布尔表达式进行选择，例如df.loc[df['A'] > 0]表示选择'A'列中大于0的行。
- iloc只能使用整数切片或整数列表进行选择，不能使用布尔表达式。

总结起来，loc适用于基于标签进行数据选择和操作的场景，而iloc适用于基于位置进行数据选择和操作的场景。

相关问题

pandas loc和iloc区别

pandas是一个用于数据分析和处理的Python库，而loc和iloc是pandas中用于选择数据的两种方法。

loc是基于标签的索引，它通过行标签和列标签来选择数据。具体来说，使用loc可以通过指定行标签和列标签来选择特定的行和列，也可以使用切片来选择连续的行和列。例如，df.loc[2:5, 'A':'C']会选择第2到第5行的'A'到'C'列。

iloc是基于位置的索引，它通过整数位置来选择数据。具体来说，使用iloc可以通过指定行位置和列位置来选择特定的行和列，也可以使用切片来选择连续的行和列。例如，df.iloc[2:5, 0:3]会选择第2到第4行的第0到第2列。

总结一下：
- loc是基于标签的索引，使用行标签和列标签来选择数据。
- iloc是基于位置的索引，使用行位置和列位置来选择数据。

python loc和iloc区别

Python中的loc和iloc都是用于选取DataFrame中的行和列的方法，它们的区别在于选择行的方式不同。

loc是根据行标签和列标签进行选择，例如：df.loc[1, 'A'] 会选取行标签为1，列标签为'A'的单元格。

而iloc则是根据行和列的位置进行选择，例如：df.iloc[0, 1] 会选取第一行第二列的单元格。

所以，loc和iloc的主要区别在于选择行的方式不同。