df.iloc df.loc

df和df.loc都是用于从pandas DataFrame中选择数据的方法。

df.iloc是基于行和列的整数位置进行选择的。例如，df.iloc[0, 1]表示选择第一行第二列的元素。

df.loc是基于标签进行选择的。例如，df.loc[0, 'column_name']表示选择标签为0的行和名为'column_name'的列的元素。

这两个方法都可以用于选择单个元素、切片或使用布尔条件进行筛选。

相关问题

python df.iloc

df.iloc是pandas库中的一个函数，用于按照行和列的整数位置来选择数据。 它可以通过指定行和列的位置来提取数据。例如，df.iloc[1,2]将提取第2行，第3列的数据。 与df.loc不同的是，df.iloc使用行和列的整数位置来选择数据，而不是标签名称。这意味着df.iloc的索引是基于整数位置的，而不是基于标签的。 所以，当使用df.loc时，需要注意索引是否为整数位置。

df.iloc[]是什么

在 Pandas 中，`.iloc[]` 是一种索引方式，用于基于行和列的整数位置来访问 DataFrame 中的元素。这种索引方式与`.loc[]` 的不同之处在于，`.iloc[]` 使用整数位置来访问数据，而`.loc[]` 使用标签来访问数据。

例如，在 `df` DataFrame 中，使用 `df.iloc[0, 1]` 可以访问第一行第二列的元素。另外，`df.iloc[0]` 可以访问 DataFrame 中的第一行，`df.iloc[:, 1]` 可以访问 DataFrame 中的第二列，而 `df.iloc[0:3, 1]` 可以访问第二列的前三行元素。

需要注意的是，`.iloc[]` 索引方式中的位置编号都是从 0 开始的。