dataframe loc iloc
时间: 2023-04-22 15:00:36 浏览: 67
dataframe是pandas库中的一个数据结构,类似于Excel表格,可以存储二维数据。loc和iloc是dataframe中的两个方法,用于选取数据。
loc是根据行标签和列标签来选取数据的方法,语法为:df.loc[row_indexer, column_indexer]。其中,row_indexer可以是单个行标签,也可以是行标签的列表或布尔数组;column_indexer可以是单个列标签,也可以是列标签的列表或布尔数组。
iloc是根据行索引和列索引来选取数据的方法,语法为:df.iloc[row_indexer, column_indexer]。其中,row_indexer可以是单个行索引,也可以是行索引的列表或布尔数组;column_indexer可以是单个列索引,也可以是列索引的列表或布尔数组。
总的来说,loc和iloc都是用于选取dataframe中的数据,只是选取方式不同。loc是根据标签来选取,iloc是根据索引来选取。
相关问题
dataframe.iloc
`dataframe.iloc` 是 pandas 库中的一个用于按照位置选择数据的方法。它的全称是 "integer location based indexing",即基于整数位置的索引。
`dataframe.iloc` 的语法为:`dataframe.iloc[row_index, column_index]`。其中,`row_index` 和 `column_index` 都可以是整数、整数列表或整数切片。
例如,假设有以下数据框:
```
import pandas as pd
data = {
'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Emily'],
'age': [25, 32, 18, 47, 22],
'gender': ['F', 'M', 'M', 'M', 'F']
}
df = pd.DataFrame(data)
```
则可以使用 `dataframe.iloc` 来选择特定行或列的数据:
```
# 选择第一行
df.iloc[0]
# 选择第一列
df.iloc[:, 0]
# 选择第二行第三列的数据
df.iloc[1, 2]
# 选择第一行和第三行,第二列和第三列的数据
df.iloc[[0, 2], 1:3]
```
需要注意的是,`dataframe.iloc` 中的 row_index 和 column_index 都是基于 0 开始的整数位置。同时,`dataframe.iloc` 是基于位置选择数据的方法,不支持使用标签进行选择。如果需要使用标签进行选择,可以使用 `dataframe.loc` 方法。
python dataframe loc函数_python pandas.DataFrame.iloc函数使用详解
当然,我非常乐意为您提供有关 Python pandas.DataFrame.iloc 函数的使用详解。pandas.DataFrame.iloc 函数用于按位置选择行和列,它的语法格式如下:
``` python
df.iloc[row_indexer,column_indexer]
```
其中,row_indexer 是行的位置或行的布尔条件,column_indexer 是列的位置或列的布尔条件。row_indexer 和 column_indexer 都可以是单个位置、位置列表、位置切片或布尔条件。
下面是一些具体的使用方法:
1. 使用单个位置选择行和列:
``` python
df.iloc[0, 0]
```
2. 使用位置列表选择行和列:
``` python
df.iloc[[0, 2], [1, 3]]
```
3. 使用位置切片选择行和列:
``` python
df.iloc[0:3, 1:3]
```
4. 使用布尔条件选择行和列:
``` python
df.iloc[df['column_label'] > 10, [0, 2]]
```
5. 使用函数选择行和列:
``` python
df.iloc[lambda df: df.index % 2 == 0, [1, 3]]
```
除了以上的使用方法外,pandas.DataFrame.iloc 函数还支持一些其他的参数,如 axis、level、sort、na_rep 等。这些参数可以根据具体的需求进行选择和设置。
希望这些内容能够对您有所帮助,如果您还有其他的问题,可以随时向我提问。