DataFrame中loc函数与iloc函数的区别是什么

DataFrame中的loc函数和iloc函数都用于选择DataFrame中的行和列，但它们的作用稍有不同。

loc函数中的“loc”是“location”的缩写，它是通过标签选择DataFrame中的行和列。因此，loc函数使用行和列的标签进行定位。它需要两个参数，第一个参数是所需行的标签，第二个参数是所需列的标签。如果省略第二个参数，则将选择所有列。loc函数可以使用切片来选择连续的多行或多列。

例如，DataFrame.loc[row_label, column_label]。

iloc函数中的“iloc”是“integer location”的缩写，它是通过行和列的位置（基于0的索引）选择DataFrame中的行和列。因此，它不使用标签，而是使用整数位置进行行和列的定位。它也需要两个参数，第一个参数是所需行的位置，第二个参数是所需列的位置。如果省略第二个参数，则将选择所有列。iloc函数也可以使用切片来选择连续的多行或多列。

例如，DataFrame.iloc[row_position, column_position]。

综上所述，loc函数和iloc函数都可以用于选择DataFrame中的行和列，但前者是使用标签进行定位，后者是使用位置进行定位。

相关问题

dataframe的loc函数和iloc的区别

引用\[1\]:loc函数和iloc函数是DataFrame中取值操作的函数。它们有两个不同点：使用参数不同和返回结果不同。loc函数的参数是标签，即行名和列名，而iloc函数的参数是整型数字，表示位置。\[2\]loc函数返回的数据遵循左闭右闭的形式，而iloc函数返回的数据则是遵循左闭右开的形式。举例来说，如果我们有一个DataFrame df，使用loc函数取值时，参数本身的位置也会被包括在内，而使用iloc函数取值时，参数前一位的位置会被包括在内。\[1\]所以说，loc函数遵循左闭右闭，iloc函数遵循左闭右开。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [Pandas里DataFrame 中loc和iloc函数的区别](https://blog.csdn.net/steadyhzc/article/details/105185475)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [Pandas.DataFrame中loc()和iloc()的区别](https://blog.csdn.net/qq_38869560/article/details/125840688)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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python dataframe loc函数_python pandas.DataFrame.iloc函数使用详解

当然，我非常乐意为您提供有关 Python pandas.DataFrame.iloc 函数的使用详解。pandas.DataFrame.iloc 函数用于按位置选择行和列，它的语法格式如下：

df.iloc[row_indexer,column_indexer]

其中，row_indexer 是行的位置或行的布尔条件，column_indexer 是列的位置或列的布尔条件。row_indexer 和 column_indexer 都可以是单个位置、位置列表、位置切片或布尔条件。

下面是一些具体的使用方法：

1. 使用单个位置选择行和列：

df.iloc[0, 0]

2. 使用位置列表选择行和列：

df.iloc[[0, 2], [1, 3]]

3. 使用位置切片选择行和列：

df.iloc[0:3, 1:3]

4. 使用布尔条件选择行和列：

df.iloc[df['column_label'] > 10, [0, 2]]

5. 使用函数选择行和列：

df.iloc[lambda df: df.index % 2 == 0, [1, 3]]

除了以上的使用方法外，pandas.DataFrame.iloc 函数还支持一些其他的参数，如 axis、level、sort、na_rep 等。这些参数可以根据具体的需求进行选择和设置。

希望这些内容能够对您有所帮助，如果您还有其他的问题，可以随时向我提问。