loc和iloc函数

loc和iloc函数是用于对DataFrame进行定位和选择的两种方法。

loc函数是基于标签进行定位和选择的。它接受标签作为参数，并返回满足条件的行或列。比如，通过使用loc函数，我们可以根据行标签和列标签来选择DataFrame中的特定数据。loc函数是基于标签的索引，可以使用整数、切片、布尔值列表等作为参数进行定位。

iloc函数是基于整数位置进行定位和选择的。它接受整数作为参数，并返回满足条件的行或列。iloc函数是基于整数位置的索引，只能使用整数或整数切片作为参数进行定位。

总结来说，loc函数是基于标签进行定位和选择的，而iloc函数是基于整数位置进行定位和选择的。它们在参数类型和用法上有所区别，根据具体需求选择合适的函数来操作DataFrame数据。

相关问题

loc和iloc函数区别

loc和iloc函数都是用于获取pandas数据框（DataFrame）中的数据的方法。它们之间的区别在于，loc函数使用标签（label）来定位数据，而iloc函数使用整数索引（integer position）来定位数据。举例来说，如果我们有一个DataFrame，其中有名称为“Alice”的行，那么可以使用df.loc['Alice']来获取数据；如果DataFrame的第0行是“Alice”，那么可以使用df.iloc[0]来获取该行数据。

pandas库的loc和iloc函数

.loc函数和.iloc函数是Pandas库中用于数据选取的两个重要函数。.loc函数是基于标签索引来选取数据的，而.iloc函数是基于整数索引来选取数据的。

下面是使用.loc函数和.iloc函数的示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np

# 使用.loc函数
df = pd.DataFrame(np.random.randn(8, 4), index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h'], columns=['A', 'B', 'C', 'D'])
print(df.loc[['a', 'b', 'f', 'h'], ['A', 'C']])  

# 使用.iloc函数
df = pd.DataFrame(np.random.randn(8, 4), columns=['A', 'B', 'C', 'D'])
print(df.iloc[[1, 3, 5], [1, 3]])  
print(df.iloc[1:3, :])  
print(df.iloc[:, 1:3])