通过索引名(行、列名)提取DataFrame中的数据loc()通过索引号(行、列号)提取DataFrame中的数据iloc()

本文介绍如何使用Python的pandas库中的loc()和iloc()方法来提取DataFrame中的数据,并通过实例展示了如何利用这两种方法进行行和列的选择。

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通过索引名(行、列名)提取DataFrame中的数据loc()

通过索引号(行、列号)提取DataFrame中的数据iloc()

选择题

对于以下python代码表述错误的一项是?

import pandas as pd

data=pd.DataFrame({'A':[1,2,3],'B':[4,5,6],'C':[7,8,9]},

index=["a","b","c"])

print(data)

print('===data.loc["b","B"]===')

print(data.loc["b","B"])

print('===data.iloc[1,2]===')

print(data.iloc[1,2])

print('===data.iloc[0:2,1:]===')

print(data.iloc[0:2,1:])

A选项:loc["b","B"]输出结果为5

B选项:iloc[1,2]的输出结果为8

C选项:iloc[0:2,1:]输出为两行两列

D选项:iloc[0:2,1:]输出为三行两列

答案:

正确答案是:D

图1 问题解析

图2 运行代码

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<think>我们在之前的引用中主要讨论了如何获取最后一数据,但用户现在的问题是“通过DataFrame最左边一索引来定位一数据”。注意,这里的最左边一索引通常指的是索引(index),而不是索引(columns)。在pandas中,DataFrame索引索引,默认情况下索引是最左边的一(0,1,2,...),但也可以设置其他作为索引根据用户需求,我们需要定位一数据,通常使用索引(index)来选取。 引用[2]和引用[3]提到了使用ilocloc方法,但主要是针对的操作。现在我们需要的是选取。 常用方法: 1. 使用loc方法通过索引的标签(label)选择:df.loc[index_label] 2. 使用iloc方法通过索引的位置(整数位置)选择:df.iloc[index_position] 另外,如果用户所说的“最左边一索引”指的是DataFrame中的第一数据(而不是索引),那么我们需要先将该设置为索引,然后再用loc方法选取。 步骤: 情况1:如果最左边一已经是索引(即index),那么可以直接用lociloc。 情况2:如果最左边一数据,那么需要先将其设置为索引,然后再用loc根据引用[3]中提到的设置某一索引的方法,我们可以使用set_index。 因此,回答应该包括: 1. 如果当前索引是默认整数索引,而用户想通过第一数据(假设这一数据)的值来选取,那么需要先设置该索引。 2. 如果用户指的就是当前索引(最左边一显示的索引),那么直接使用loc(按标签)或iloc(按位置)选取。 注意:用户描述为“最左边一索引”,在pandas中,最左边一通常是索引(显示为加粗或者与其他略有区别),但有时用户可能将数据的第一误认为是索引。我们需要区分。 因此,回答中应该先澄清用户所指的“最左边一”是索引还是数据。 由于用户问题中明确说“最左边一索引”,我们可以理解为索引(即index)。所以主要使用loc(按标签)和iloc(按位置)来选取。 具体方法: 1. 按标签选择:df.loc[index_label] —— 当索引是字符串或者其他标签时 2. 按位置选择:df.iloc[index_position] —— 当索引是整数位置时(注意位置从0开始) 示例: 假设我们有如下DataFrame(默认索引0,1,2,...): A B C 0 1 4 7 1 2 5 8 2 3 6 9 如果我们要选取第一索引为0),则: df.loc[0] -> 返回第一,按标签,这里标签是0 或者 df.iloc[0] -> 按位置,第一(位置0) 如果索引被设置为其他值,比如设置了第一(假设第一是['a','b','c'])作为索引,那么DataFrame变成: A B C a 1 4 7 b 2 5 8 c 3 6 9 此时,要选取标签为'a'的:df.loc['a'] 如果用户不知道当前索引是什么,我们可以建议先查看索引:df.index 另外,引用[3]中提到了设置某一索引的方法:使用set_index,例如: df.set_index(第一列名, inplace=True) 因此,回答可以这样组织: 1. 首先解释通常情况下,最左边一索引。 2. 介绍使用lociloc选择。 3. 如果最左边一不是索引,而是用户想要作为索引数据,则先设置该索引。 注意:用户要求中文回答。 参考引用:引用[3]中提到了设置索引索引,以及按索引取多根据引用[3]的目录: 3.2 设置某一索引 4.1 取某一/【单,单】 4.1.1 按数字索引 4.1.2 按指定索引(非数值型索引) 4.1.3 通过切片索引 因此,我们可以结合引用[3]来说明。 生成相关问题:按照要求,在回答后生成相关问题。 回答结构: 1. 解释如何通过索引定位一数据(使用lociloc)。 2. 如果最左边一不是索引,而是数据,如何设置。 3. 示例代码。 4. 相关问题。 </think>### 通过DataFrame最左边一索引定位一数据的方法 在Pandas中,DataFrame最左边一索引通常指**索引(index)**。以下是定位一数据的核心方法: #### 1. **使用`loc`按标签索引选取** 当索引是自定义标签(非默认整数索引)时: ```python # 选取索引为label_name的 target_row = df.loc['label_name'] # 单 ``` 示例:若索引是`['秦','齐','楚']`,选取`'秦'`: ```python row_qin = df.loc['秦'] # 返回索引'秦'对应的整数据 ``` #### 2. **使用`iloc`按位置索引选取** 当索引是默认整数索引(0,1,2,...)时: ```python # 选取第一索引位置0) first_row = df.iloc[0] # 位置从0开始计数 ``` #### 3. **处理特殊情况(最左侧数据)** 若最左侧**不是索引**而是数据(如诸侯),需先将其设为索引: ```python # 将"诸侯"设为索引 df.set_index("诸侯", inplace=True) # inplace=True直接修改原DataFrame # 再按索引选取 row_qi = df.loc['齐'] # 选取诸侯为"齐"的 ``` #### 完整操作示例 假设原始DataFrame: ``` 产品 年份 诸侯 产量 0 肉类 1046 秦 180 1 盐铁 1046 齐 140 2 纺织 1046 楚 300 ``` 按最左侧索引定位: ```python # 默认整数索引 → 取第一 row_0 = df.iloc[0] # 返回:产品=肉类, 年份=1046, 诸侯=秦, 产量=180 # 若将"诸侯"设为索引后定位 df.set_index("诸侯", inplace=True) row_qi = df.loc['齐'] # 返回:产品=盐铁, 年份=1046, 产量=140 ``` #### 关键说明: - **`loc`**:按索引标签(如字符串、时间戳)选择,适用于自定义索引。 - **`iloc`**:按整数位置选择,适用于默认索引[^3]。 - 设置索引时用`set_index()`,可指定任意索引[^3]。 --- ### 相关问题 1. 如何同时通过索引索引定位DataFrame中的单个值? 2. 使用`set_index()`设置索引后,如何恢复为默认整数索引? 3. 除了`loc`和`iloc`,还有哪些方法可以按条件筛选DataFrame数据? [^1]: pandas获取dataframe中的最后一数据dataframe索引最后一数据 [^2]: Pandas中选择DataFrame最后一数据的方法 [^3]: pandas.DataFrame设置某一为表头(索引),设置某一索引
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