dataframe loc iloc

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

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：

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：

df.iloc[0, 0]

2. 使用位置列表选择行和列：

df.iloc[[0, 2], [1, 3]]

3. 使用位置切片选择行和列：

df.iloc[0:3, 1:3]

4. 使用布尔条件选择行和列：

df.iloc[df['column_label'] > 10, [0, 2]]

5. 使用函数选择行和列：

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。

python dataframe loc和iloc

### 回答1：
pandas中的DataFrame对象有两个方法loc和iloc，用于选择数据。

loc方法使用标签来选择数据，iloc方法使用整数位置来选择数据。

例如，df.loc[2,'column']表示选择第2行和'column'列的数据，而df.iloc[2,3]表示选择第3行和第4列的数据。

这两个方法都可以使用切片来选择多行或多列的数据。例如，df.loc[2:5,'column1':'column3']表示选择第2到第5行和'column1'到'column3'列的数据。

### 回答2：
Python中的DataFrame是Pandas库的一个重要数据结构，用于处理和分析具有不同类型的数据。

DataFrame的loc和iloc都用于从DataFrame中选择特定行和列。

loc是基于行和列的标签进行选择。使用loc，我们可以传入行和列的标签，以选择特定的数据。

例如，假设我们有一个DataFrame df，其中包含三列 A、B、C 和五行数据。我们可以使用以下语法选择数据：

df.loc[行标签, 列标签]

其中，行标签和列标签可以是具体的数值、列表、切片或布尔索引。

iloc是基于行和列的索引进行选择。使用iloc，我们可以传入行和列的索引位置，以选择特定的数据。

例如，假设我们有一个DataFrame df，其中包含三列 A、B、C 和五行数据。我们可以使用以下语法选择数据：

df.iloc[行索引, 列索引]

其中，行索引和列索引可以是具体的数值、列表、切片或布尔索引。

需要注意的是，行和列的索引从0开始计数。

总结起来，loc和iloc都是用于从DataFrame中选择特定行和列的方法。loc是基于标签进行选择，而iloc是基于索引进行选择。