Pandas iloc loc

最新推荐文章于 2024-06-30 23:33:56 发布
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博客介绍了iloc和loc的含义，iloc代表索引的序值，loc代表索引的具体值，为信息技术领域中索引相关知识。

iloc是索引的序值
loc是索引的具体值

Pandas中loc和iloc函数用法详解（源码+实例）
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loc函数：通过行索引 "Index" 中的具体值来取行数据（如取"Index"为"A"的行） iloc函数：通过行号来取行数据（如取第二行的数据） 本文给出loc、iloc常见的五种用法，并附上详细代码。 1. 利用loc、iloc提取行数据 import numpy as np import pandas as pd #创建一个Dataframe data=pd.DataFrame(...
Pandas索引loc[]与iloc[]的区别
Java/Python大数据随笔
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python选取特定列 pandas iloc,loc,icol的使用详解(列切片及行切片)
09-18
今天小编就为大家分享一篇python选取特定列 pandas iloc,loc,icol的使用详解(列切片及行切片)，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
python选取特定列——pandas的iloc和loc以及icol使用（列切片及行切片）
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新手向：pandas字符串处理函数 与 DataFrame 切片
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13-Pandas loc与iloc用法介绍
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在数据分析过程中，很多时候需要从数据表中提取出相应的数据，而这么做的前提是需要先“索引”出这一部分数据。虽然通过 Python 提供的索引操作符"[]"和属性操作符"."可以访问 Series 或者 DataFrame 中的数据，但这种方式只适应与少量的数据，为了解决这一问题，Pandas 提供了两种类型的索引方式来实现数据的访问。本节就来讲解一下，如何在 Pandas 中使用 loc 函数和 iloc 函数。
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pandas iloc和loc的区别
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### 回答1： pandas中的iloc和loc都是用于选取数据的方法，但它们的区别在于iloc是通过行号和列号来选取数据，而loc是通过行标签和列标签来选取数据。iloc使用整数索引，而loc使用标签索引。因此，iloc适用于选取特定的行和列，而loc适用于选取特定的行和列标签。 ### 回答2： pandas是一个Python数据分析库，提供了很多方便的函数和方法来处理和分析数据。其中，iloc和loc是两种常用的方法，但是它们有不同的用法和区别。 一、iloc方法 iloc方法是根据行列位置进行索引选取数据的方法，用于按照整数位置进行切片、选择或者取值，其语法如下： ```python DataFrame.iloc[row, column] ``` 其中，行和列分别可以选用列表、切片、布尔数组等方式指定，使用时需要注意以下几点： 1. 行参数和列参数都可以省略，省略后表示选取所有行或所有列。 2. 行参数和列参数可以是整数、切片，也可以是整数列表或布尔列表。 3. iloc方法选取的数据是不包含行和列边缘的，即左闭右开区间。 二、loc方法 loc方法是根据标签（行标签和列标签）进行索引选取数据的方法，其语法如下： ```python DataFrame.loc[row, column] ``` 其中，行和列参数可以选用标签、标签列表、切片、布尔数组等方式指定，使用时需要注意以下几点： 1. 行参数和列参数都可以省略，省略后表示选取所有行或所有列。 2. 行参数和列参数可以是标签、标签列表、切片，也可以是布尔列表。 3. loc方法选取的数据是包含行和列边缘的，即闭区间。 三、iloc和loc方法的区别 我认为，iloc和loc方法的最大区别在于选取数据的方法不同。 iloc方法是根据行列位置进行索引选取数据的方法，按照顺序进行选取，不受索引标签的影响。而loc方法是根据标签进行索引选取数据的方法，按照标签名称进行选取。 举个例子，假设有下面的一张表： ```python import pandas as pd data = {'name':['Tom', 'Jack', 'Steve', 'Ricky', 'Vin', 'Paul'], 'age':[28,34,29,42,29,39], 'city':['Beijing', 'Shanghai', 'Guangzhou', 'Hangzhou', 'Nanjing', 'Wuhan']} df = pd.DataFrame(data, columns=['name', 'age', 'city']) ``` 如果我们想选取第2行第3列的数据，可以使用iloc方法： ```python df.iloc[1,2] #选择第2行第3列，输出'Shanghai' ``` 而如果我们想选取name列中的数据，可以使用loc方法： ```python df.loc[:, 'name'] #选取name列中的数据 ``` 所以，总的来说，iloc和loc方法的使用场景不同，要根据具体的情况选择合适的方法。使用时需要注意数据的行列位置和标签名称，以及数据类型是否匹配等问题。 ### 回答3： Pandas是一种流行的Python数据分析库，提供了许多功能，可以方便地处理和操作数据。其中，iloc和loc是两个用于数据筛选和切片的重要函数，它们在使用方式和效果上有很大的不同。 iloc是基于整数位置进行数据筛选的函数。它的索引方式类似于Python中的列表和字符串切片方式，使用中括号和冒号，可以使用数值范围指定行和列的位置，如：df.iloc[1:3, 2:]，表示选取第2到第4行（不包括第4行）和第3列以后的所有列的数据。因此，iloc最常见的用法是通过定位行和列的整数位置，进行数据筛选和切片，这种方式对于大多数数据集的处理都非常有效。 而loc则是基于行标签和列标签进行数据筛选和切片的函数。它使用中括号和逗号，可以使用标签名或者标签范围指定行和列的位置，如：df.loc[3:6, ['A', 'C']]，表示选取标签为3到6之间的所有行，以及标签为A和C的两列的数据。因此，loc适用于对数据集标签进行筛选和切片的场景，也就是常说的索引(index)方式的筛选和操作。 除了索引方式的不同，iloc和loc还有一个重要的区别是对于数据复制的影响。一般而言，loc操作不会复制数据，而是返回一个对原始数据的引用。因此，对于返回的数据进行修改，也会影响到原始数据。而iloc则相反，它会返回一个复制后的数据，对于返回的数据进行修改不会影响到原始数据。 总的来说，iloc和loc都是Pandas非常重要的数据筛选和切片函数，使用方式和效果上差别很大。在选用使用哪种方法时，需要根据具体的需求和数据类型进行判断，以达到最好的处理效果。
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