1. 简述iloc方法与loc方法的区别

iloc方法和loc方法都是Pandas库中用于数据索引和选择的方法，它们的主要区别在于索引方式不同。

iloc方法是通过行号和列号来进行索引的，行号和列号都是从0开始的整数。例如，df.iloc[0,1]表示选取DataFrame中第1行第2列的数据。

loc方法是通过标签来进行索引的，标签可以是行标签或列标签。例如，df.loc['a', 'x']表示选取DataFrame中a行x列的数据。

在使用iloc方法时，需要使用整数索引进行操作，而在使用loc方法时，需要使用标签进行操作。所以，iloc方法适用于对数据的数值索引，而loc方法适用于对数据的标签索引。

相关问题

df.iloc[].values使用方法

`df.iloc[]`是用于通过行索引和列索引来获取DataFrame中的特定元素或切片的方法。在`[]`内部，可以使用整数、整数切片、布尔数组或布尔条件来选择所需的行或列。

以下是一些使用`df.iloc[].values`的示例：

1. 获取特定行的值：

   row_values = df.iloc[2].values

这将返回DataFrame中第3行的所有值作为一个数组。

2. 获取特定列的值：

   column_values = df.iloc[:, 1].values

这将返回DataFrame中第2列的所有值作为一个数组。

3. 获取特定行和列的值：

   values = df.iloc[2:5, 1:3].values

这将返回DataFrame中第3至第5行、第2至第3列的值作为一个二维数组。

请注意，`df.iloc[].values`返回的是一个NumPy数组。如果要以DataFrame形式返回结果，可以使用`df.iloc[]`替代`df.iloc[].values`。

Cabin字段缺失值太多，不好填补，删除整个字段 .iloc 或者 .loc

好的，这是一个数据处理的问题，我可以为您提供一些思路。

对于这个问题，我们可以直接删除Cabin字段。具体操作可以使用Python中的pandas库的`.drop()`方法，代码如下：

import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 删除Cabin字段
data = data.drop('Cabin', axis=1)

# 输出处理后的数据
print(data.head())

这样就可以删除整个Cabin字段了。其中，`.drop()`方法的第一个参数是要删除的字段名，第二个参数是`axis=1`，表示按照列进行删除。