python loc和iloc区别

Python中的loc和iloc都是用于选取DataFrame中的行和列的方法，它们的区别在于选择行的方式不同。

loc是根据行标签和列标签进行选择，例如：df.loc[1, 'A'] 会选取行标签为1，列标签为'A'的单元格。

而iloc则是根据行和列的位置进行选择，例如：df.iloc[0, 1] 会选取第一行第二列的单元格。

所以，loc和iloc的主要区别在于选择行的方式不同。

相关问题

python loc和iloc

在Python中，loc和iloc是用于访问和操作数据框（DataFrame）或者序列（Series）的两个重要方法。

1. loc：loc是基于标签（label）进行访问和操作的方法。它可以通过行标签和列标签来选择数据。使用loc时，我们需要使用行标签和列标签的具体值来进行索引。例如，可以使用单个标签、标签列表或者切片来选择行或者列。

示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个数据框
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Alice'],
        'Age': [20, 25, 30, 35],
        'City': ['New York', 'Paris', 'London', 'Tokyo']}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用loc选择行和列
print(df.loc[0])  # 选择第一行
print(df.loc[:, 'Name'])  # 选择Name列
print(df.loc[1:3, ['Name', 'Age']])  # 选择第2到第4行的Name和Age列

2. iloc：iloc是基于位置（position）进行访问和操作的方法。它可以通过行索引和列索引来选择数据。使用iloc时，我们需要使用行索引和列索引的具体位置来进行索引。例如，可以使用单个位置、位置列表或者切片来选择行或者列。

示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个数据框
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Alice'],
        'Age': [20, 25, 30, 35],
        'City': ['New York', 'Paris', 'London', 'Tokyo']}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用iloc选择行和列
print(df.iloc[0])  # 选择第一行
print(df.iloc[:, 0])  # 选择第一列
print(df.iloc[1:3, [0, 1]])  # 选择第2到第4行的第一和第二列

需要注意的是，loc和iloc的索引方式略有不同，loc使用的是标签索引，而iloc使用的是位置索引。

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。