取dataframe的loc和iloc取第1列的数据

可以使用以下代码来取dataframe的loc和iloc取第1列的数据：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 使用loc取第1列
col_1_loc = df.loc[:, 'A']
print(col_1_loc)

# 使用iloc取第1列
col_1_iloc = df.iloc[:, 0]
print(col_1_iloc)

输出结果：

0    1
1    2
2    3
Name: A, dtype: int64
0    1
1    2
2    3
Name: A, dtype: int64

相关问题

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。

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。