loc和iloc的异同
时间: 2023-09-10 19:11:54 浏览: 49
`loc`和`iloc`都是Pandas中用于访问和选择数据的函数,它们的异同点如下:
1. `loc`是通过标签来访问数据,而`iloc`是通过整数位置来访问数据。
2. 在使用`loc`时,选择的行和列都是闭区间,即包括开始和结束位置;而在使用`iloc`时,选择的行和列都是左闭右开区间,即包括开始位置但不包括结束位置。
3. `loc`可以使用布尔数组进行筛选,而`iloc`不支持。
4. `loc`可以使用标签名和标签列表作为索引,而`iloc`只能使用整数作为索引。
5. `loc`和`iloc`都支持使用冒号(:)来选择所有行或列,但是在使用`loc`时,冒号前后必须加上标签名或标签列表;而在使用`iloc`时,冒号前后可以省略,表示选择所有行或列。
总之,`loc`和`iloc`都是非常有用的函数,它们可以让我们方便地从数据中选择和访问所需要的信息。在使用时需要根据具体情况选择合适的函数。
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:
```python
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:
```python
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。
pandas loc和iloc区别
pandas是一个用于数据分析和处理的Python库,而loc和iloc是pandas中用于选择数据的两种方法。
loc是基于标签的索引,它通过行标签和列标签来选择数据。具体来说,使用loc可以通过指定行标签和列标签来选择特定的行和列,也可以使用切片来选择连续的行和列。例如,df.loc[2:5, 'A':'C']会选择第2到第5行的'A'到'C'列。
iloc是基于位置的索引,它通过整数位置来选择数据。具体来说,使用iloc可以通过指定行位置和列位置来选择特定的行和列,也可以使用切片来选择连续的行和列。例如,df.iloc[2:5, 0:3]会选择第2到第4行的第0到第2列。
总结一下:
- loc是基于标签的索引,使用行标签和列标签来选择数据。
- iloc是基于位置的索引,使用行位置和列位置来选择数据。
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