下列loc、iloc、ix属性的用法正确的是 A. df.loc[‘列名’,‘索引名’];df.iloc[‘索引位置’,‘列位置’];df.ix[‘索引位置’,‘列名’] B. df.loc[‘索引名’,‘列名’];df.iloc[‘索引位置’,‘列名’];df.ix[‘索引位置’,‘列名’] C. df.loc[‘索引名’,‘列名’];df.iloc[‘索引位置’,‘列名’];df.ix[‘索引名’,‘列位置’] D. df.loc[‘索引名’,‘列名’];df.iloc[‘索引位置’,‘列位置’];df.ix[‘索引位置’,‘列位置’]
时间: 2023-03-19 12:20:50 浏览: 481
正确答案是B:df.loc['索引名','列名'];df.iloc['索引位置','列名'];df.ix['索引位置','列名']。loc属性用来通过行标签索引,iloc属性用来通过行号索引,ix属性用来既能够通过行标签索引,又能够通过行号索引。
相关问题
df.loc[df == 5] 报错 Cannot index with multidimensional key
这个报错通常是因为你使用了一个多维的索引方式来索引一个 Pandas DataFrame,而 Pandas 不支持这种方式的索引。
可能的原因是,你的 DataFrame 中含有多个列或多个行,并且你使用了一个非常规的索引方式来指定行列的位置。例如,你可能使用了一个元组、列表或数组来指定行列的位置,而这种方式可能会导致多维索引而出错。
要解决这个问题,你可以使用 Pandas 提供的其他索引方式来指定行列的位置,例如 loc、iloc 或 ix 等方法。这些方法可以根据行列的标签或位置来索引 DataFrame,而不会出现多维索引的问题。例如,你可以使用 loc 方法来根据标签来索引 DataFrame,如下所示:
```
df.loc[df['column_name'] == 5]
```
其中,`column_name` 是你要查找的列名,这个方法会返回一个 DataFrame,其中包含所有值为 5 的行。
详解pandas dataframe的查询方法(loc,iloc,at,iat,ix的用法和区别
pandas是一个强大的数据分析工具,在数据处理过程中,我们经常需要对DataFrame进行查询操作。Pandas提供了多种查询方法,包括loc、iloc、at、iat和ix。以下是对这些方法的详细解释和区别。
1. loc:loc是通过行标签和列标签进行查询的方法。例如,可以使用df.loc[row_index, column_name]的方式来查询DataFrame的特定值或行列的子集。其中row_index可以是单个索引、索引列表或布尔数组,column_name可以是单个列名或列名列表。loc方法返回的是一个新的DataFrame或Series对象,以便进行进一步的操作。
2. iloc:iloc是通过行索引和列索引进行查询的方法。它与loc的用法类似,但是不是使用标签,而是使用整数位置来定位数据。例如,可以使用df.iloc[row_index, column_index]的方式来查询DataFrame的特定值或行列的子集。同样地,iloc方法返回的也是一个新的DataFrame或Series对象。
3. at:at用于直接查询DataFrame中的单个元素,它使用行标签和列标签来定位。例如,可以使用df.at[row_label, column_label]的方式来获取特定位置的值。与loc方法相比,at方法更快,并且只返回标量值。
4. iat:iat用于通过整数位置来查询DataFrame中的单个元素。可以使用df.iat[row_index, column_index]的方式来获取特定位置的值。iat方法与at方法的区别与iloc与loc的区别相似。
5. ix:在旧版本的pandas中,ix方法用于混合标签和整数位置的查询。它可以使用标签或整数位置来定位数据,但是由于存在一些歧义和性能问题,自从pandas 0.20版本后,被推荐使用loc和iloc方法来替代ix方法。
总的来说,loc和at是通过标签进行查询的方法,iloc和iat是通过整数位置进行查询的方法。同时,loc和iloc返回的是一个新的DataFrame或Series对象,而at和iat只返回标量值。在实际使用中,根据需要选择不同的查询方法。