iloc与loc的访问和修改速度与numpy相比如何？

在访问和修改速度方面，iloc和loc相比numpy会稍慢一些。这是因为iloc和loc是pandas专门为DataFrame和Series提供的方法，需要一定的额外计算来处理标签、索引等相关信息。而numpy是专门为数值计算而设计的，其操作更加简单高效，不需要额外的计算。但是，这种速度上的差异通常是微小的，对于大部分应用来说不会有太大影响。

相关问题

python ix，iloc和loc

### Pandas 中 `ix`、`iloc` 和 `loc` 的区别及用法

#### 1. `loc`

`loc` 是基于标签的索引器，主要用于通过行和列的标签访问数据。对于具有自定义索引的数据框来说非常有用。

import pandas as pd
import numpy as np

data = pd.DataFrame(
    np.random.randint(100, size=(10, 10)),
    columns=['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'i', 'j'],
    index=['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H', 'I', 'J']
)

# 使用 loc 访问特定行列组合
print(data.loc['A':'C', ['a', 'b']])

此代码片段展示了如何利用 `loc` 来选取从 A 到 C 行以及 a 和 b 这两列的内容[^3]。

#### 2. `iloc`

与 `loc` 不同的是，`iloc` 主要用于整数位置上的索引，即它依据数组的位置而非标签来进行定位。

# 使用 iloc 获取前五行前三列的数据
print(data.iloc[:5, :3])

这段代码说明了怎样运用 `iloc` 提取位于 DataFrame 前五条记录中的头三个字段的信息。

#### 3. `ix`

需要注意的是，在较新的版本中已经不推荐使用 `ix` 属性，并且在未来可能会被移除。这是因为其行为有时会让人感到困惑，因为它既支持按位又支持按名索引的方式。因此建议优先考虑使用更明确的 `loc` 或者 `iloc` 方法代替之[^4]。

为了更好地理解这三种索引机制之间的差异：

- 当确切知道想要获取哪几行/列的名字时应该选用 `loc`;
- 如果是按照数值下标来指定范围，则应采用 `iloc`.
- 对于混合模式的需求场景（已废弃），过去曾有 `ix` 可供选择但现在不再提倡使用.

pandas库的loc和iloc函数

.loc函数和.iloc函数是Pandas库中用于数据选取的两个重要函数。.loc函数是基于标签索引来选取数据的，而.iloc函数是基于整数索引来选取数据的。

下面是使用.loc函数和.iloc函数的示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np

# 使用.loc函数
df = pd.DataFrame(np.random.randn(8, 4), index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h'], columns=['A', 'B', 'C', 'D'])
print(df.loc[['a', 'b', 'f', 'h'], ['A', 'C']])  

# 使用.iloc函数
df = pd.DataFrame(np.random.randn(8, 4), columns=['A', 'B', 'C', 'D'])
print(df.iloc[[1, 3, 5], [1, 3]])  
print(df.iloc[1:3, :])  
print(df.iloc[:, 1:3])