何时应该使用 `.iloc` 而不是 `.loc`？

`.iloc` 和 `.loc` 都是 Pandas 中用于访问 DataFrame 或 Series 数据的方法，它们的主要区别在于索引的方式：

- `.loc` 使用的是标签（label-based indexing），即通过行和列的名称（对于DataFrame）或整数下标（对于Series）进行查找。当需要根据行或列的标签定位数据时，通常使用 `.loc`。

- `.iloc` 则是位置（position-based indexing），它直接根据整数索引来访问元素。如果你想要快速地访问特定的行和列，特别是当你不关心具体的标签信息，只关心行号或列的顺序时，应该使用 `.iloc`。

当你遇到以下情况时，可能会优先考虑使用 `.iloc`：
1. 索引是连续的数字，比如为了获取从0开始到n-1的几行数据。
2. 需要根据索引位置进行操作，例如批量替换、插入或删除某一行。
3. 对于不知道具体标签但知道位置的数据操作。

然而，如果你处理的数据集包含非连续的标签或者有复杂的标签条件，那么 `.loc` 就更为合适了。

相关问题

df.iloc和df.loc

df.iloc和df.loc是Pandas库中用于数据索引和选择的两种方法。

1. df.iloc:
- iloc是基于整数位置进行索引和选择的方法。
使用整数位置可以选择DataFrame或Series中的特定行和列。
- 语法：df.iloc[row_index, column_index]，其中row_index和column_index可以是单个整数、整数列表或整数切片。
- 示例：df.iloc选择第一行数据，df.iloc[:, 0]选择第一列数据。

2. df.loc:
- loc是基于标签进行索引和选择的方法。
- 使用标签可以选择DataFrame或Series中的特定行和列。
- 语法：df.loc[row_label, column_label]，其中row_label和column_label可以是单个标签、标签列表或标签切片。
- 示例：df.loc['A']选择标签为'A'的行数据，df.loc[:, 'column_name']选择名为'column_name'的列数据。

.iloc和.loc

`.iloc` 和 `.loc` 都是 Pandas DataFrame 中用于数据索引和切片的方法，它们的使用方法有所不同。

`.iloc` 是通过位置索引来选取数据的，`.iloc` 中使用的是整数位置，可以使用整数、整数列表、整数切片、布尔列表等作为参数。例如：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
print(df.iloc[0])  # 获取第一行数据
print(df.iloc[:, 1])  # 获取第二列数据
print(df.iloc[0:2, :])  # 获取第一行至第二行所有列的数据

`.loc` 是通过标签索引来选取数据的，`.loc` 中使用的是标签名称，可以使用标签名称、标签名称列表、标签名称切片、布尔列表等作为参数。例如：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}, index=['a', 'b', 'c'])
print(df.loc['a'])  # 获取标签为 'a' 的行数据
print(df.loc[:, 'B'])  # 获取标签为 'B' 的列数据
print(df.loc['a':'b', :])  # 获取标签为 'a' 至 'b' 所有列的数据

需要注意的是，`.iloc` 和 `.loc` 的参数位置不同，`.iloc` 先行后列，`.loc` 先列后行。此外，`.iloc` 和 `.loc` 在对 DataFrame 进行切片时，对切片的处理方式不同，`.iloc` 是按照 Python 的切片规则，包括起始位置和终止位置，而`.loc` 是按照标签位置进行切片，包括起始位置和终止位置对应的标签数据。