python中loc和iloc的区别

`loc` 和 `iloc` 都是 Pandas DataFrame/Series 的索引函数，用于根据标签或整数位置选择数据。

`loc` 根据标签索引行数据，标签可以是字符串或整数。

`iloc` 根据整数位置索引行数据，整数位置从 0 开始。

相关问题

python中loc和iloc的用法及区别

`loc` 和 `iloc` 都是用于选取 DataFrame 中的行和列的方法，它们的用法和区别如下：

`loc`：通过行标签或条件选取行，通过列标签或条件选取列。语法为 `df.loc[行标签或条件, 列标签或条件]`。

示例：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}, index=['a', 'b', 'c'])
print(df)

# 选取第一行和第二列
print(df.loc['a', 'B'])

# 选取第一列和第二列
print(df.loc[:, ['A', 'B']])

# 选取 A 列中大于 1 的行
print(df.loc[df['A'] > 1, 'A'])

`iloc`：通过行和列的整数位置选取行和列。语法为 `df.iloc[行位置, 列位置]`。

示例：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}, index=['a', 'b', 'c'])
print(df)

# 选取第一行和第二列
print(df.iloc[0, 1])

# 选取第一列和第二列
print(df.iloc[:, [0, 1]])

# 选取第一行和第二行
print(df.iloc[[0, 1], :])

区别：

- loc 通过标签选取行和列，而 iloc 通过位置选取行和列。
- loc 可以使用条件表达式，而 iloc 不支持。

需要注意的是，使用 loc 和 iloc 选取行和列时，选取的结果都是 DataFrame 或 Series 类型。

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。