loc和iloc的异同

`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

pandas 中loc与iloc的异同

pandas 中 loc 和 iloc 都是用来选取数据的方法，它们的主要区别在于索引方式不同。

loc 是通过标签来进行索引，比如选取某一行或某一列。例如，df.loc 表示选取索引为 1 的行，df.loc[:, 'A'] 表示选取 A 列的所有数据。

iloc 是通过位置来进行索引，比如选取第几行或第几列。例如，df.iloc 表示选取第二行的数据，df.iloc[:, 0] 表示选取第一列的所有数据。

除了索引方式不同，它们的语法也稍有不同。loc 用方括号 [ ] 来进行索引，iloc 用两个方括号 [ ][ ] 来进行索引。

loc 和 iloc

`loc`和`iloc`是Pandas库中用于索引和选取数据的两个方法。

- `loc`是基于标签的索引方法，可以通过行标签或列标签来选取数据。它的语法是`df.loc[row_label, column_label]`，其中`df`代表DataFrame对象，`row_label`代表行标签，可以是单个标签、标签列表或布尔数组，`column_label`代表列标签，可以是单个标签、标签列表或布尔数组。例如，`df.loc[2, 'column1']`表示选取第2行、'column1'列的数据。

- `iloc`是基于整数位置的索引方法，可以通过行索引或列索引来选取数据。它的语法是`df.iloc[row_index, column_index]`，其中`row_index`代表行索引，可以是单个索引、索引列表或布尔数组，`column_index`代表列索引，可以是单个索引、索引列表或布尔数组。例如，`df.iloc[2, 1]`表示选取第2行、第1列的数据。