iloc与loc的访问和修改速度如何？

时间: 2023-06-01 15:04:02 浏览: 153

python pandas库中DataFrame对行和列的操作实例讲解

在Python的pandas库中，DataFrame是二维的数据结构，非常适合进行数据的查询、分析和处理。本文会详细讲解如何在DataFrame中对行和列进行各种操作，包括但不限于如何选取、添加、删除、修改等。来看如何创建一个DataFrame对象。在pandas中，我们通常使用`pd.DataFrame()`函数来创建一个DataFrame。这个函数接受一个二维数组（或者可迭代的对象），并可以提供索引和列名参数。例如，使用`np.arange(16).reshape(4,4)`来创建一个4x4的数组，并通过指定index和columns来设置行索引和列名。选取DataFrame中的列可以使用多种方法。可以通过列名以字典方式访问，比如`data['w']`；也可以使用点属性访问，如`data.w`。这两种方法都返回Series类型的数据。如果需要返回DataFrame类型的数据，则可以使用双层括号，如`data[['w']]`。选取多列时，将列名放入一个列表即可，如`data[['w','z']]`。对于行的操作，可以通过行索引进行切片选择，如`data[0:2]`返回前两行，而`data[1:2]`仅返回第二行。此外，还可以使用`data.irow(0)`和`data.icol(0)`分别选取第一行和第一列。`data.head()`和`data.tail()`方法分别用来返回数据的前几行和后几行，默认为五行，可以通过传递一个参数来指定返回的数量。要选取DataFrame中的特定单元格，可以使用`iloc`和`iat`。`iloc`通过位置索引（行号和列号）选取，例如`data.iloc[-1]`选取最后一行，而`data.iat[1,1]`则选取第二行第二列的元素。这两种方法都要求你提前知道行和列的具体位置。在某些情况下，当不知道列名但知道列位置时，也可以使用`ix`属性进行选取，如`data.ix[:,[0,1,2]]`选取前三列。不过需要注意的是，在最新版本的pandas中`ix`已经被弃用，推荐使用`loc`和`iloc`替代。删除DataFrame中的列或行时，可以使用`drop`方法，并通过`axis`参数指定是删除行（`axis=0`）还是列（`axis=1`）。同时，还可以通过`inplace=True`参数来直接在原DataFrame上进行修改，而不是返回一个新的DataFrame。例如，`data.drop('w', axis=1)`将删除列名为'w'的列。修改DataFrame中的数据，可以通过直接对选取的数据赋值来实现。比如`data['w'][0] = 10`将第一行的'w'列的值修改为10。还可以通过`loc`或者`iloc`选取特定单元格并进行赋值，如`data.iat[1,1] = 20`将第二行第二列的值修改为20。总结来说，在pandas的DataFrame中对行和列的操作涵盖了选择、添加、删除、修改等多个方面。掌握这些操作，对于数据分析和处理来说至关重要。通过上述实例讲解，我们可以看到，无论是基于位置的索引还是基于标签的索引，pandas都提供了非常灵活的方式来访问和操作数据。需要注意的是，在使用的过程中，对于已弃用的函数应逐步替换为新的函数，以免在新的版本中无法运行。同时，熟悉各种索引方式，可以帮助我们更高效地处理数据。

在大多数情况下，iloc比loc的访问和修改速度更快。因为iloc是通过位置索引来访问和修改数据的，而loc是通过标签或布尔索引来访问和修改数据的。位置索引比标签或布尔索引更直接，并且不需要额外的计算。但是，在某些情况下，loc可能比iloc更快，特别是当使用标签索引时。总的来说，选择iloc还是loc取决于具体的数据和操作。

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iloc与loc的访问和修改速度如何？

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