loc和iloc怎么用

`loc` 和 `iloc` 是 Pandas 库中用于数据定位和选择的两个重要功能。

1. **loc** (Label-based indexing): 它基于行标签（Index）和列标签（Column labels）来进行索引。当你需要按照行名（如日期、姓名等）或列名选取数据时，可以使用它。语法通常是 `df.loc[row_indexer, column_indexer]`。例如：

   df.loc['row_name', 'column_name']

2. **iloc** (Integer-based indexing): 它则是基于整数位置进行索引，适用于数值型的行和列位置。比如，`0` 表示第一行，`1` 表示第二行以此类推。语法是 `df.iloc[row_number, column_number]`。例如：

   df.iloc[0, 1]  # 选取第0行第2列的数据

注意，如果你的数据集有缺失值（NaN），`loc` 默认会忽略缺失值，而 `iloc` 则不会自动处理缺失值，直接访问到 NaN。

相关问题

loc 和 iloc

`loc`和`iloc`是Pandas库中用于索引和选取数据的两个方法。

- `loc`是基于标签的索引方法，可以通过行标签或列标签来选取数据。它的语法是`df.loc[row_label, column_label]`，其中`df`代表DataFrame对象，`row_label`代表行标签，可以是单个标签、标签列表或布尔数组，`column_label`代表列标签，可以是单个标签、标签列表或布尔数组。例如，`df.loc[2, 'column1']`表示选取第2行、'column1'列的数据。

- `iloc`是基于整数位置的索引方法，可以通过行索引或列索引来选取数据。它的语法是`df.iloc[row_index, column_index]`，其中`row_index`代表行索引，可以是单个索引、索引列表或布尔数组，`column_index`代表列索引，可以是单个索引、索引列表或布尔数组。例如，`df.iloc[2, 1]`表示选取第2行、第1列的数据。

loc和iloc函数

loc和iloc函数是用于对DataFrame进行定位和选择的两种方法。

loc函数是基于标签进行定位和选择的。它接受标签作为参数，并返回满足条件的行或列。比如，通过使用loc函数，我们可以根据行标签和列标签来选择DataFrame中的特定数据。loc函数是基于标签的索引，可以使用整数、切片、布尔值列表等作为参数进行定位。

iloc函数是基于整数位置进行定位和选择的。它接受整数作为参数，并返回满足条件的行或列。iloc函数是基于整数位置的索引，只能使用整数或整数切片作为参数进行定位。

总结来说，loc函数是基于标签进行定位和选择的，而iloc函数是基于整数位置进行定位和选择的。它们在参数类型和用法上有所区别，根据具体需求选择合适的函数来操作DataFrame数据。