loc()与iloc

loc()和iloc()都是Pandas中用于数据提取的函数。其中，loc()是基于标签的索引，可以通过行标签和列标签来提取数据；而iloc()是基于位置的索引，可以通过行号和列号来提取数据。具体来说，loc()可以通过指定行标签和列标签来提取数据，也可以通过布尔索引来筛选数据；而iloc()则可以通过指定行号和列号来提取数据。两者都可以同时指定行和列来提取数据，也可以使用切片来提取连续的行或列。在使用时，需要注意loc()和iloc()的参数顺序不同，loc()先行后列，iloc()先列后行。

相关问题

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。

pandas 中loc与iloc的异同

pandas 中 loc 和 iloc 都是用来选取数据的方法，它们的主要区别在于索引方式不同。

loc 是通过标签来进行索引，比如选取某一行或某一列。例如，df.loc 表示选取索引为 1 的行，df.loc[:, 'A'] 表示选取 A 列的所有数据。

iloc 是通过位置来进行索引，比如选取第几行或第几列。例如，df.iloc 表示选取第二行的数据，df.iloc[:, 0] 表示选取第一列的所有数据。

除了索引方式不同，它们的语法也稍有不同。loc 用方括号 [ ] 来进行索引，iloc 用两个方括号 [ ][ ] 来进行索引。