loc 和 iloc
时间: 2023-11-10 07:02:52 浏览: 79
`loc`和`iloc`是Pandas库中用于索引和选取数据的两个方法。
- `loc`是基于标签的索引方法,可以通过行标签或列标签来选取数据。它的语法是`df.loc[row_label, column_label]`,其中`df`代表DataFrame对象,`row_label`代表行标签,可以是单个标签、标签列表或布尔数组,`column_label`代表列标签,可以是单个标签、标签列表或布尔数组。例如,`df.loc[2, 'column1']`表示选取第2行、'column1'列的数据。
- `iloc`是基于整数位置的索引方法,可以通过行索引或列索引来选取数据。它的语法是`df.iloc[row_index, column_index]`,其中`row_index`代表行索引,可以是单个索引、索引列表或布尔数组,`column_index`代表列索引,可以是单个索引、索引列表或布尔数组。例如,`df.iloc[2, 1]`表示选取第2行、第1列的数据。
相关问题
python loc和iloc
在Python中,loc和iloc是用于访问和操作数据框(DataFrame)或者序列(Series)的两个重要方法。
1. loc:loc是基于标签(label)进行访问和操作的方法。它可以通过行标签和列标签来选择数据。使用loc时,我们需要使用行标签和列标签的具体值来进行索引。例如,可以使用单个标签、标签列表或者切片来选择行或者列。
示例代码:
```python
import pandas as pd
# 创建一个数据框
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Alice'],
'Age': [20, 25, 30, 35],
'City': ['New York', 'Paris', 'London', 'Tokyo']}
df = pd.DataFrame(data)
# 使用loc选择行和列
print(df.loc[0]) # 选择第一行
print(df.loc[:, 'Name']) # 选择Name列
print(df.loc[1:3, ['Name', 'Age']]) # 选择第2到第4行的Name和Age列
```
2. iloc:iloc是基于位置(position)进行访问和操作的方法。它可以通过行索引和列索引来选择数据。使用iloc时,我们需要使用行索引和列索引的具体位置来进行索引。例如,可以使用单个位置、位置列表或者切片来选择行或者列。
示例代码:
```python
import pandas as pd
# 创建一个数据框
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Alice'],
'Age': [20, 25, 30, 35],
'City': ['New York', 'Paris', 'London', 'Tokyo']}
df = pd.DataFrame(data)
# 使用iloc选择行和列
print(df.iloc[0]) # 选择第一行
print(df.iloc[:, 0]) # 选择第一列
print(df.iloc[1:3, [0, 1]]) # 选择第2到第4行的第一和第二列
```
需要注意的是,loc和iloc的索引方式略有不同,loc使用的是标签索引,而iloc使用的是位置索引。
loc和iloc函数
loc和iloc函数是用于对DataFrame进行定位和选择的两种方法。
loc函数是基于标签进行定位和选择的。它接受标签作为参数,并返回满足条件的行或列。比如,通过使用loc函数,我们可以根据行标签和列标签来选择DataFrame中的特定数据。loc函数是基于标签的索引,可以使用整数、切片、布尔值列表等作为参数进行定位。
iloc函数是基于整数位置进行定位和选择的。它接受整数作为参数,并返回满足条件的行或列。iloc函数是基于整数位置的索引,只能使用整数或整数切片作为参数进行定位。
总结来说,loc函数是基于标签进行定位和选择的,而iloc函数是基于整数位置进行定位和选择的。它们在参数类型和用法上有所区别,根据具体需求选择合适的函数来操作DataFrame数据。