pandas中loc与iloc的用法

这篇博客介绍了Pandas中loc和iloc函数的用法,强调了它们在选取数据时的不同。loc主要用于通过列名选择数据,而iloc则依据行号选择。loc选取是前闭后闭,iloc则是前闭后开。文中给出了示例代码,帮助记忆这两个函数的使用,并提醒读者ix已被弃用。

初衷

  • 由于个人不经常使用这个常见的pandas函数,所以总是用到的时候不熟练需要百度一下,所以本文对函数用法做一个详细的笔记以比便于自己记忆。

从名称来区别loc与iloc

  • 从字母原单词理解就是loc:location iloc可以理解成integer location(个人觉得理解原单词更容易记忆),那么这两个唯一的区别就是一个写列名一个是写数字,显然integer代表整形,那iloc必然是接受整形的,另外的loc就是写列名的。

用法实例

  • loc: DF.loc[行名:列名]

DF例子代码:

import pandas as pd
data={
    'A':[1,0,-1,-1,1],
    'B':[0,2,5,0,0],
    'C':[4,0,4,-5,3],
    'D':[1,0,1,-1,4]
}
df=pd.DataFrame(data=data)
# df=pd.DataFrame(data=data,index=["index1", "index2", "index3", "index4", "index5"])
df

loc

  • loc[num]拿到的就是第几行,因为取的时候顺序是先行后列,如果列的位置为空,就默认取第num行的数据(对应索引号)图片
  • loc[:,“列名”]拿出某一列的所有数据,在逗号之前是取行数据,只写一个冒号那就是表示取所有行图片
  • 注意1:loc取值时候,都是前闭后闭
    图片
  • 注意2:loc取行数据的时候,如果索引不是整数图片

iloc

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