pandas loc iloc
时间: 2023-08-08 22:07:09 浏览: 64
引用[1]:在pandas中,loc和iloc是两种用于选择数据的方法。loc用于基于标签选择数据,而iloc用于基于位置选择数据。loc可以接受两个参数,用逗号分隔,第一个参数表示行,第二个参数表示列。例如,df.loc['a':'d', :]表示选择从行a到行d的所有列的数据。[1]iloc只能使用整数索引,不能使用标签索引。它提供了多种方式来选择数据,包括整数索引、整数列表和数值范围。例如,df.iloc[2:, :]表示选择从第三行到最后一行的所有列的数据。[3]
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:
```python
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。
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]