pandas的iloc和loc的区别
时间: 2024-06-12 11:10:05 浏览: 17
pandas中的iloc和loc都是用于选取数据的方法,但它们的使用方式有所不同。
iloc是通过行号和列号来选取数据的,可以使用整数、整数列表或者布尔数组作为参数。例如,df.iloc表示选取第一行数据,df.iloc[:, 0]表示选取第一列数据。
loc则是通过行标签和列标签来选取数据的,可以使用标签名、标签列表或者布尔数组作为参数。例如,df.loc表示选取行标签为0的数据,df.loc[:, 'A']表示选取列标签为'A'的数据。
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。
pandas教程.loc和iloc
.pandas教程.loc和.iloc的区别是什么?
回答: 在pandas中,.loc和.iloc都是用来访问DataFrame中的行或列的方法。.loc是通过名字访问行或列,而.iloc是通过索引访问行或列。[1]举个例子,如果我们有一个Series对象s,其中包含了一些数据和索引,我们可以使用s.iloc[:3]来返回前三行,因为.iloc是通过索引访问行或列的。而s.loc[:3]则返回前8行,因为.loc是通过名字访问行或列的。[1]在DataFrame中,.iloc和.loc的用法类似。例如,我们可以使用df.iloc[:2,:]来获取前两行的所有列,或者使用df.loc[2]来获取index为2的记录。[2][3]总之,.loc和.iloc的区别在于它们是通过名字还是索引来访问行或列的。