python pandas loc 与iloc的区别：

最新推荐文章于 2025-06-18 09:56:19 发布
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本文详细解析了在使用DataFrame时，iloc和loc两种索引方式的不同之处。iloc依据位置进行索引，而loc则根据index名称进行定位，帮助读者掌握更精准的数据操作技巧。

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loc 即location, 是按dataframe 的index 名称进行索引。
iloc 是按dataframe 的index 位置（0，1，2，… ）进行索引。

Python中元素索引函数——iloc[]和loc[]的区别
u010952909的博客
11-30 1956
一.loc[]函数 loc[]函数用行列标签(参数为标签)选择数据，前闭后闭。 　1.索引单个元素：通过行索引“index”中的具体值来取行数据。括号里面是先行后列，以逗号分割，行和列分别是行标签和列标签。 　2.索引区域：矩形区域的行标签，矩形区域的列标签，行列标签之间用逗号隔开，行标签和行标签之间，列标签和列标签之间用冒号隔开。 二.iloc[]函数 　iloc[]函数用于行列数（参数为数字）选择数据，前闭后开。 　1. 索引标签不同，具体用法同.loc[]函数。 　2....
Python模块Pandas数据切片 -- 详解loc和iloc区别
wodertianna的博客
06-13 704
在Pandas库中，`iloc`和`loc`是用于选择DataFrame或Series中数据的两种主要方法。尽管它们的目的相似，但它们的用法和基于的索引类型有着显著的区别。
python loc和iloc的区别
weiyaner的博客
07-10 568
 在dataframe数据中，通过列名可以获取该列数据，例如df[‘a’]。通过loc和iloc可以定位到行，然后获取行的数据。  两者区别在于： 定位依据 说明 loc index 必须根据index来匹配，没有该索引就无法提取数据 iloc 行号 从0开始，逐个+1 生成dataframe数据 import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame({'a':np.zeros(5),'b':[i for i i
loc和iloc的详解及使用
最新发布
weixin_67868534的博客
06-18 1043
Pandas中loc和iloc的核心差异在于索引方式：loc基于标签(label)选择数据，包含切片端点；iloc基于整数位置(integer position)，遵循左闭右开原则。loc适合按名称访问数据，支持条件筛选；iloc适合按物理位置选择，兼容NumPy操作。关键区别在于loc切片包含结束标签，而iloc不包含结束位置，使用时需根据业务场景选择合适方法。掌握这一区别能更高效处理DataFrame数据。
Python学习.iloc和.loc区别、联系与用法
weixin_42424208的博客
11-24 4万+
python之loc和iloc详细解释
【python数据分析基础】—pandas中loc()与iloc()的介绍与区别
sodaloveer的博客
09-20 2万+
pandas中loc()与iloc()的介绍与区别
python中iloc与loc的区别
m0_38132177的博客
12-26 1万+
loc和iloc都是pandas工具中定位某一行的函数，loc是location的意思，而iloc中的 i 指的是Integer，二者的区别如下： loc：通过行标签名称索引行数据 iloc：通过行号索引行数据 示例数据 import numpy as np import pandas as pd data=DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4),index=list("ABCD"),columns=list("wxyz")) print(data) 输出如下：
【Python数据分析】Pandas_loc/iloc用法详解
qq_45951891的博客
06-18 855
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。
Pandas中loc和iloc函数用法详解（源码+实例）
热门推荐
W_weiying的博客
08-04 37万+
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中loc、iloc、at、iat的区别
NDF923的专栏
04-25 540
废话不多说，直接上代码。
Python模块pandas数据切片 -- iloc用法详解
wodertianna的博客
06-12 2307
在Pandas库中，`iloc`（基于整数位置的索引）是一个强大的工具，它允许根据整数位置选择数据，即基于行的位置和列的位置来选择数据。这与`loc`（基于标签的索引）不同，后者是基于行标签和列标签来选择数据的。
一文讲明白python中iloc/loc的区别
小伟的博客
09-25 3459
iloc用的是数据在表中的位置索引，左闭右开； loc用的是数据框中能看到的行索引和列索引，左闭右闭
python:loc与iloc介绍
m0_63227758的博客
04-14 1895
loc是基于行标签（index）和列标签（columns）进行选择的。语法：dataframe.loc[行标签, 列标签]/loc[index切片或列表，columns切片或列表]可以同时选择多行和多列# 创建一个DataFrame# 使用loc选择行和列print(df.loc[1:3, ['Name', 'Age']]) # 选择第2行到第4行（基于0的索引），以及'Name'和'Age'列。
pandas loc和iloc区别
qq_43203949的博客
11-12 3054
pandas loc和iloc区别 1.区别 两者的区别就在于获取行数据的方式有点不同： loc：通过行标签来获取数据 iloc通过行号来获取数据。 2.例子 import pandas as pd import numpy as np #这里的index赋值的是行标签，columns是列标签 df = pd.DataFrame(np.random.randn(5,2),index=range(0,10,2),columns=list('AB')) print(df) # A
Python:loc和iloc的区别
牛仔一灯的博客
10-29 9万+
loc和iloc的区别 pandas以类似字典的方式来获取某一列的值，比如df[‘A’]，这会得到df的A列。如果我们对某一行感兴趣呢？这个时候有两种方法，一种是iloc方法，另一种方法是loc方法。loc是指location的意思，iloc中的i是指integer。这两者的区别如下： loc：works on labels in the index. iloc：works on the posi...
pandas loc与iloc的区别
authorized_keys的博客
10-16 722
loc 可用“字符”、“整数”、“布尔值”作为索引，也就是标签索引 注意：此处的“整数”将被解释为index的一个label而不是index的位置 iloc 只允许“整数”作为索引，也就是位置索引，和列表索引类似，里面只能是数字 注意：此处的“整数”将被解释为index的位置，前闭后开 其中，loc是指location，i是指integer
Pandas中loc和iloc区别
jeffrey957的博客
06-23 309
df = pd.DataFrame(np.random.randn(4, 3), index=['a', 'a', 'b', 'b']) df [out]: 0 1 2 a 1.165314 0.024401 3.098279 a -1.396526 -1.189734 -0.458885 b 0.127144 0.099760 0.396549 b -0.020434 -0.206293 ..
pandas中loc和iloc的区别
linjun的博客
09-13 964
特性loc（基于标签）iloc（基于位置）索引类型行/列的标签（可以是字符串、日期等）行/列的整数位置支持的索引标签索引、布尔索引整数位置索引示例df.iloc[0]切片标签的范围包含最后一个索引（闭区间）索引的范围不包含最后一个位置（开区间）
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