Pandas 中iloc与loc及ix 区别

最新推荐文章于 2025-06-18 09:56:19 发布
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本文介绍了Python中Pandas库的两种数据索引方法：iloc和loc。iloc使用数字索引，而loc则使用标签索引。当行和列标签均为数字时，loc同样可以使用数字进行索引。

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iloc 一般使用数字来索引数据
loc 一般使用字符索引数据
行标签列标签都为数字时，loc也可以使用数字来索引数据

iloc和loc区别和应用总结
m0_61697639的博客
02-27 5523
iloc和loc的区别
Pandas中loc和iloc函数区别
weixin_43544164的博客
01-21 3001
.loc[]主要基于标签(就是行名列名)，但也可以与布尔数组一起使用 .iloc[]主要基于整数位置（行列索引都是从零开始，内在顺序），但也可以与布尔数组一起使用。 .loc[]用法 以下都是在jupyter中代码块 先定义一个DataFrame import numpy as np import pandas as pd data=pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4),index=['one','two','three','four'],columns=['a',
Pandas中iloc、loc、ix三者的区别
CurryCoder的个人博客
03-07 635
一、综述：iloc、loc、ix可以用来索引数据、抽取数据 二、iloc、loc、ix三者对比 iloc和loc的区别 iloc主要使用数字来索引数据，不能使用字符型的标签来索引数据。 loc只能使用字符型标签来索引数据，不能使用数字来索引数据。特殊情况：当dataframe的行标签或列标签为数字时，loc就可以来索引 行标签和列标签都是数字的情况 a = np.arang...
loc和iloc的详解及使用
最新发布
weixin_67868534的博客
06-18 1052
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。
pandas中iloc和loc的区别
人太健忘了，需要有个地方记录
04-07 1032
iloc指的是行数，列数，跟行列索引没有本质关系，但是两者可以相同，当且仅当行、列索引是自然数列，因为它表示行、列数，所以，它只能是整数，不能是其它类型。loc指的是行、列索引，行、列索引没有类型要求，可以是整型，也可以是其它类型，比如浮点型、字符串、datetime。
【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】pandas库中中iloc与loc函数的区别
欢迎来到我的博客呐～ github: https://github.com/Penguin-zlh
05-23 5873
最开始表明我的理解： pd.iloc[行号,列号] pd.loc[行标签,列标签] iloc是基于索引位来选取数据集，行号和列号都是从0开始数，而且还是前开后闭，比如iloc[:3]则是选取前三行0,1,2三行数据。 loc是基于标签进行选取。闭区间，loc[:3]表明取到3,如果是从0开始的标签，则取0,1,2,3总共4行数据。 下面给出相应代码和运行结果 首先给出一串数据 import pandas as pd rowdata={ '电影名称':['无问西东','后来的我们','前任3','红
详谈Pandas中iloc和loc以及ix的区别
09-20
在Pandas库中，数据操作经常涉及到索引和选取数据，其中`iloc`、`loc`和`ix`是三个常用的方法。理解它们之间的区别对于高效使用Pandas至关重要。 1. `iloc`： `iloc`是基于位置（Positional indexing）的索引器，它...
详解pandas中iloc, loc和ix的区别和联系
09-17
### 详解 Pandas 中 iloc, loc 和 ix 的区别与联系 #### 一、引言 在使用 Pandas 进行数据分析时，我们经常会遇到数据筛选的问题，即如何有效地选择 DataFrame 中的部分数据。Pandas 提供了多种选择数据的方式，...
pandas ix &iloc &loc的区别
09-19
### pandas中的ix, iloc 和 loc 的区别 在pandas库中，DataFrame对象提供了多种索引方式来选择数据。其中最常用的三种索引方法是`loc`, `iloc`和`ix`。这些方法允许用户根据不同的需求灵活地访问数据。 #### 1. ...
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
09-13 967
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）
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
pandas 中 loc 和 iloc 的区别
Arwin_Yin的博客
12-11 1711
loc 是location（位置）的简写， iloc是integer（整数） location的简写，里面只能传入整数； loc是根据index（索引）来查找， iloc是根据行号（0,1,2,3,4......第一行是0，第二行是1，第三行是3......）来查找 ...
pandas 中loc和iloc的区别、用法
人生是一场修行
07-26 1万+
loc和iloc的意思： loc是location的意思，和iloc中i的意思是指integer，所以它只接受整数作为参数。 具体可见： loc: iloc: loc为Selection by Label函数，即为按标签取数据,例如第一个参数选择index，第二个参数选择column。（当然，如果第二个参数【这个参数是列标签的范围】的个数是全部即 : ，那么可以省略不写，不过还是建议写上去比较严格）。 :表示所有，[行索引范围，列字段名称范围]里边为先行后列。 iloc函数为Selection by
Pandas的iloc和loc的区别
Python，数据分析，机器学习，深度学习
08-04 2280
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 positions in the index (so it only takes integers). 也就是说loc是根据index来
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:loc和iloc的区别
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pandas中loc、iloc和ix的具体含义是什么
05-05
在pandas库中，loc、iloc和ix都是用来选择数据的方法。 1. loc是通过标签来选择数据的方法，即根据行标签和列标签进行数据选择。它的语法是：df.loc[row_indexer,column_indexer]，其中row_indexer可以是单个行标签或行标签的列表，column_indexer可以是单个列标签或列标签的列表。 2. iloc是通过位置来选择数据的方法，即根据行号和列号进行数据选择。它的语法是：df.iloc[row_indexer,column_indexer]，其中row_indexer可以是单个行号或行号的列表，column_indexer可以是单个列号或列号的列表。 3. ix方法是loc、iloc的混合体，它可以通过标签或位置来选择数据。如果ix的索引器是整数，那么就按照位置选择数据；如果索引器是标签，那么就按照标签选择数据。但是，由于ix方法无法确定用户想要通过标签还是位置来选择数据，因此在pandas 1.0.0版本中已经被弃用了。 通常情况下，推荐使用loc和iloc方法来进行数据选择，因为它们更加明确和清晰。
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