pandas loc iloc

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

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]

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。