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’]

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

pandas中loc、iloc和ix的具体含义是什么

在pandas库中，loc、iloc和ix都是用来选择数据的方法。

1. loc是通过标签来选择数据的方法，即根据行标签和列标签进行数据选择。它的语法是：df.loc[row_indexer,column_indexer]，其中row_indexer可以是单个行标签或行标签的列表，column_indexer可以是单个列标签或列标签的列表。

2. iloc是通过位置来选择数据的方法，即根据行号和列号进行数据选择。它的语法是：df.iloc[row_indexer,column_indexer]，其中row_indexer可以是单个行号或行号的列表，column_indexer可以是单个列号或列号的列表。

3. ix方法是loc、iloc的混合体，它可以通过标签或位置来选择数据。如果ix的索引器是整数，那么就按照位置选择数据；如果索引器是标签，那么就按照标签选择数据。但是，由于ix方法无法确定用户想要通过标签还是位置来选择数据，因此在pandas 1.0.0版本中已经被弃用了。

通常情况下，推荐使用loc和iloc方法来进行数据选择，因为它们更加明确和清晰。

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。