python pandas loc iloc有啥区别

Python pandas中的loc和iloc都是用于索引和选择数据的方法。区别在于loc是根据标签位置选择数据，而iloc是根据位置选择数据。

具体来说，loc使用标签来选择行和列，可以使用行和列的标签名称来选择数据。而iloc使用索引位置来选择行和列，可以使用整数索引来选择数据。

例如，使用loc选择第1行和第2列的数据可以使用以下代码：

df.loc[1, 'column2']

而使用iloc选择第1行和第2列的数据可以使用以下代码：

df.iloc[0, 1]

相关问题

pandas loc iloc

pandas是一个强大的数据分析工具，提供了许多用于查询和操作数据的方法。其中，loc和iloc是两个常用的方法。

1. loc方法：通过行索引和列标签来访问数据。它的语法是`df.loc[row_indexer, column_indexer]`，其中row_indexer表示行索引，column_indexer表示列标签。可以使用单个值、切片、布尔数组或可迭代对象作为索引器。

2. iloc方法：通过行号和列号来访问数据。它的语法是`df.iloc[row_indexer, column_indexer]`，其中row_indexer表示行号，column_indexer表示列号。同样，可以使用单个值、切片、布尔数组或可迭代对象作为索引器。

下面是一个示例，演示了如何使用loc和iloc方法来访问pandas DataFrame中的数据：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Mike', 'Lisa'],
        'Age': [25, 28, 30, 27],
        'City': ['New York', 'London', 'Paris', 'Tokyo']}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用loc方法访问数据
print(df.loc[0, 'Name'])  # 输出：John
print(df.loc[1:2, 'Age'])  # 输出：1    28\n2    30\nName: Age, dtype: int64

# 使用iloc方法访问数据
print(df.iloc[2, 1])  # 输出：30
print(df.iloc[0:2, 0:2])  # 输出：   Name  Age\n0  John   25\n1  Emma   28

通过使用loc和iloc方法，我们可以根据行索引和列标签或行号和列号来访问DataFrame中的数据。

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。