用`iloc`和`loc`有什么区别?
时间: 2024-06-21 14:00:20 浏览: 4
`iloc`和`loc`是Pandas库中用于数据访问的两个主要方法,它们在处理DataFrame时有着不同的定位机制。
1. **iloc** (Index Location):基于整数位置进行索引。它从0开始计数,适用于行和列的直接索引。例如,`df.iloc`表示第一行,`df.iloc[:, 0]`表示所有列的第一列。`iloc`通常用来选择特定的行、列或子集,不考虑标签(如行名或列名)。
2. **loc** (Label-based Indexing):基于标签(行名和列名)进行索引。对于行索引,它可以是行名列表、切片、布尔数组等;对于列索引,可以是列名、字符串、切片或者数值范围。`loc`更适用于基于标签的精确匹配或基于条件的选择。
相关问题
来选取数据时,iloc和loc有什么区别?
iloc和loc都是用于选取数据的方法,但它们的用法略有不同。iloc是根据行号和列号来选取数据,而loc是根据行标签和列标签来选取数据。iloc使用整数索引,而loc使用标签索引。因此,当你需要根据整数位置来选取数据时,应该使用iloc;当你需要根据标签来选取数据时,应该使用loc。
iloc和loc有什么区别
`iloc`和`loc`都是Pandas DataFrame中用于索引和选择数据的方法,它们之间的主要区别在于索引方式。
`iloc`是基于整数位置进行索引和选择数据的方法。例如,`df.iloc[0:3, 2]`表示选取第0到第2行的第2列数据。这里的0:3表示选取第0到第2行,2表示选取第2列数据。
`loc`是基于标签进行索引和选择数据的方法。例如,`df.loc['row1':'row3', 'col2']`表示选取行标签为row1到row3的第col2列数据。这里的'row1':'row3'表示选取行标签为row1到row3,'col2'表示选取第col2列数据。
因此,`iloc`和`loc`的主要区别在于索引方式不同,`iloc`基于整数位置进行索引和选择,`loc`基于标签进行索引和选择。
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