dataframe的loc和iloc区别

DataFrame的loc和iloc都是用于选取数据的方法，但是它们的使用方式有所不同。

loc是基于标签（label）选取数据的方法，它的语法是df.loc[row_indexer,column_indexer]，其中row_indexer和column_indexer都是用于选取行和列的标签。例如，df.loc[1:3,'A':'C']表示选取第1到3行和A到C列的数据。

iloc是基于位置（position）选取数据的方法，它的语法是df.iloc[row_indexer,column_indexer]，其中row_indexer和column_indexer都是用于选取行和列的位置。例如，df.iloc[1:3,:3]表示选取第1到3行和第1到3列的数据。

总的来说，loc和iloc的区别在于选取数据的方式不同，loc是基于标签选取数据，iloc是基于位置选取数据。

相关问题

dataframe loc iloc

dataframe是pandas库中的一个数据结构，类似于Excel表格，可以存储二维数据。loc和iloc是dataframe中的两个方法，用于选取数据。

loc是根据行标签和列标签来选取数据的方法，语法为：df.loc[row_indexer, column_indexer]。其中，row_indexer可以是单个行标签，也可以是行标签的列表或布尔数组；column_indexer可以是单个列标签，也可以是列标签的列表或布尔数组。

iloc是根据行索引和列索引来选取数据的方法，语法为：df.iloc[row_indexer, column_indexer]。其中，row_indexer可以是单个行索引，也可以是行索引的列表或布尔数组；column_indexer可以是单个列索引，也可以是列索引的列表或布尔数组。

总的来说，loc和iloc都是用于选取dataframe中的数据，只是选取方式不同。loc是根据标签来选取，iloc是根据索引来选取。

dataframe的loc和iloc的区别?

在Pandas DataFrame中，`loc` 和 `iloc` 都是用来选取数据的方式，但它们的工作原理和参数解析略有不同。

1. `loc` (Location-based indexing): 它基于标签（label-based indexing），也就是说，它的选择依据的是行和列的名称（对于行）或位置（对于列）。当你使用`loc`时，需要提供一个包含行标签和/或列标签的切片。例如：

   df.loc['row_name', 'column_name']

如果你想选择一整行，可以只提供行名：

   row = df.loc['row_name']

2. `iloc` (Integer-based indexing): 这种方式则是基于位置的，它使用的是整数索引来选择行和列。你需要指定行和列的整数位置，包括起始和结束位置。例如：

   df.iloc[row_index, column_index]

对于获取整列，你可以仅传入列的位置：

   column = df.iloc[:, col_index]

注意，`iloc`是从0开始计数的。

总结来说，`loc`更适用于根据标签选择，适合处理具有明确名字的数据；而`iloc`则更适合对数据进行基于位置的快速访问，特别是在没有明确标签或者需要动态索引时。