iloc 和 loc 有什么区别?
时间: 2024-07-07 22:00:23 浏览: 113
`iloc`和`loc`是Pandas库中用于数据处理的两种主要方法,它们主要用于选择DataFrame或Series中的特定位置的数据。
1. **iloc**(Integer Location):基于整数的位置索引。它从0开始计数,所以第一个元素的索引是0,第二个是1,以此类推。`iloc`接受一维整数切片,用于行(索引)和列(列名或整数索引)。例如,`df.iloc[0:3, 1:3]`会选择第一到第三行,第二和第三列的数据。
2. **loc**(Label-based Indexing):基于标签的位置索引,即使用行和列的名称或整数标签。如果你的数据包含缺失值(NaN),`loc`会直接返回NaN,而不是跳过缺失的行或列。例如,`df.loc[['row1', 'row2'], 'column_name']`会选择名为'row1'和'row2'的行,以及名为'column_name'的列。
相关问题--
1. iloc和loc在使用整数还是标签时有何不同?
2. 在处理缺失值时,iloc和loc的行为有何不同?
3. 我们如何根据行标签和列名同时选择数据,这时应该使用哪个方法?
相关问题
来选取数据时,iloc和loc有什么区别?
iloc和loc都是用于选取数据的方法,但它们的用法略有不同。iloc是根据行号和列号来选取数据,而loc是根据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,当你需要根据整数位置来选取数据时,应该使用iloc;当你需要根据标签来选取数据时,应该使用loc。
iloc和loc有什么区别
`iloc`和`loc`都是Pandas DataFrame中用于索引和选择数据的方法,它们之间的主要区别在于索引方式。
`iloc`是基于整数位置进行索引和选择数据的方法。例如,`df.iloc[0:3, 2]`表示选取第0到第2行的第2列数据。这里的0:3表示选取第0到第2行,2表示选取第2列数据。
`loc`是基于标签进行索引和选择数据的方法。例如,`df.loc['row1':'row3', 'col2']`表示选取行标签为row1到row3的第col2列数据。这里的'row1':'row3'表示选取行标签为row1到row3,'col2'表示选取第col2列数据。
因此,`iloc`和`loc`的主要区别在于索引方式不同,`iloc`基于整数位置进行索引和选择,`loc`基于标签进行索引和选择。
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