iloc和loc有什么区别
时间: 2023-09-10 21:08:48 浏览: 281
`iloc`和`loc`都是Pandas DataFrame中用于索引和选择数据的方法,它们之间的主要区别在于索引方式。
`iloc`是基于整数位置进行索引和选择数据的方法。例如,`df.iloc[0:3, 2]`表示选取第0到第2行的第2列数据。这里的0:3表示选取第0到第2行,2表示选取第2列数据。
`loc`是基于标签进行索引和选择数据的方法。例如,`df.loc['row1':'row3', 'col2']`表示选取行标签为row1到row3的第col2列数据。这里的'row1':'row3'表示选取行标签为row1到row3,'col2'表示选取第col2列数据。
因此,`iloc`和`loc`的主要区别在于索引方式不同,`iloc`基于整数位置进行索引和选择,`loc`基于标签进行索引和选择。
相关问题
来选取数据时,iloc和loc有什么区别?
iloc和loc都是用于选取数据的方法,但它们的用法略有不同。iloc是根据行号和列号来选取数据,而loc是根据行标签和列标签来选取数据。iloc使用整数索引,而loc使用标签索引。因此,当你需要根据整数位置来选取数据时,应该使用iloc;当你需要根据标签来选取数据时,应该使用loc。
iloc和loc的区别
iloc和loc是用于索引和选择数据的pandas库中的两个重要方法。
iloc是通过整数位置来选择数据,它使用类似于索引的语法来获取特定行和列。例如,可以使用`df.iloc[2:4, 1:3]`来选择第2到第3行(不包括第4行)和第1到第2列(不包括第3列)的数据。
loc是通过标签名称来选择数据,它使用类似于字典的语法来获取特定行和列。例如,可以使用`df.loc[:, 'column_name']`来选择所有行和名为'column_name'的列的数据。
总结:
- iloc使用整数位置选择数据
- loc使用标签名称选择数据