pandas loc iloc(self index location 即按照行索引来获取数据)

最新推荐文章于 2025-02-28 03:05:40 发布
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分类专栏： pandas
原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/w_weiying/article/details/81411257
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python工具方法 42 对YOLO|VOC数据进行统计分析（bbox面积统计、bbox位置分布、bbox尺寸分布、bbox可视化)
a486259的博客
07-02 962
在进行目标检测训练中，应该对数据的分布及其结构有所了解，要明确数据中各个类别的频率，各个bboxe的空间分布、各个bboxe的size分布、各个bboxe的size分布位置分布、各个bboxes的面积与类型间的关系。博主在2022年11月23日曾发布过一个voc 数据分析的博文（python工具方法 37），后来在使用yolov8中发现遗漏了对boxes位置和size的分析，且代码不支持yolo数据，故重新完善代码支持对yolo|voc格式数据的分析，同时支持对数据进行可视化。由于不需要绘制太多的矩形框，且
pandas基本数据对象及操作(DataFrame篇)
a1786742005的博客
10-22 897
一.创建DataFrame import pandas as pd country1 = pd.Series({'Name': '中国', 'Language': 'Chinese', 'Area': '9.597M km2', 'Happiness Rank': 79})...
pandas的索引问题（iloc和loc）
Kobe123brant的博客
12-26 1938
关于loc和iloc loc指的是定位索引，英文意思是loction iloc指的是数字定位索引，int location表示这个只能通过整数索引来取出元素 先定义数据 iloc索引用法 取出指定的某几行，或某几列 这个方法是在需要取出特定的行或者列的时候用，行或者列可以不填，默认选择是全部行或者全部列 区域选择 这个方法是比较常用的选择子区域的方法 [行开始：行结束，列开始，列结束]，是左闭右开的，由于是输入的是指定的数字，所以一般知道确定的值的时候用，比如最后几个，前面几个等 loc索引用法 这个
Pandas .iloc indexer 深入解读，让你搞定整数索引!
devid008的博客
05-14 409
解决的关键就是正确理解.iloc的作用对象是Pandas的数据结构，如果操作的不是Pandas对象，请使用对应对象的索引方法。我们可以看到，在Pandas的DataFrame上使用.iloc可以正常索引，但是在numpy数组上使用则会报错，提示”numpy.ndarray’对象没有‘.iloc’属性“。这是因为我们需要记住，.iloc是pandas特有的索引方式，它只能在Pandas的DataFrame和Series对象上使用，不能用于numpy数组。那么出现这个错误该如何解决呢?
pandas：loc/iloc索引器
田乐蒙的博客
01-25 661
locloc。
第151章 Storage关键字 - IndexLocation
yaoxin521123的博客
08-27 310
文章目录 第151章 Storage关键字 - IndexLocation大纲值描述默认值 第151章 Storage关键字 - IndexLocation 指定索引的默认存储位置。 大纲 <IndexLocation>^Sample.PersonI</IndexLocation> 值 此元素的值是带有可选前导下标的全局名称。 描述 此元素允许指定用于此类索引的全局。如果未指定，则索引位置为^MyApp.MyClassI(其中MyApp.MyClass是类别名称)。 请注意，还可
python找出文本的位置_python找到文件特定内容的位置：pandas包的loc和index
weixin_39913628的博客
12-06 777
pandas包提供了数据读取的方法，上一篇内容介绍了用pandas.read_csv函数读取文件的选项。(链接https://www.cnblogs.com/liangxuran/p/13544390.html)本文介绍读取文件后如何锁定特定内容的位置(行号)。输入文件输入文件是reskb0(注意pandas.read_csv不仅能读取.csv文件，也可以读取.txt文件，甚至没有后缀名的文件)该...
深入解析Pandas数据操作：loc/iloc高阶筛选与sort_values排序黑科技（六）
weixin_69882801的博客
02-28 944
按文本长度排序df.sort_values('产品描述', key=lambda x: x.str.len())# 按日期星期排序df.sort_values('日期', key=lambda x: x.dt.dayofweek)
Pandas库相关用法总结【万字梳理，用法描述+代码示例结果，详细实用！
m0_60607895的博客
04-27 1093
A B C**(3)将dataframe转换为dict对象*** dataframe转换为dict对象本质为提取其中的某一行/或一列数据，其转换过程仍然是通过先得到series对象，再转换为dict对象* 从dataframe提取行数据/列数据的方法和介绍详见第六节~series_obj = df1.iloc[0] # 取dataframe中的第一行数据，得到的是series，行标签为列名。
【Pandas进阶】：深入探讨DataFrame Index的控制与优化，让你的数据处理更加高效
本文系统回顾了Pandas DataFrame中Index的核心概念和高级特性，并详细探讨了Index优化策略及其在数据处理中的应用实例。文章首先介绍了Index的数据结构、类型、属性和方法，并深入分析了Index的选择、操作和高级特性...
python for 循环获取index索引的方法
12-31
使用 enumerate 函数 可以返回下标。 例如 for inx, val in enumerate(['uyy', 'dfdf']): print(inx) print(val) 结果是 0 uyy 1 dfdf 以上这篇python for 循环获取index索引的方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持软件开发网。 您可能感兴趣的文章:python中for循环输出列表索引与对应的值方法讲解Python中for循环下的索引变量的作用域python 中如何获取列表的索引Python Pa
index和location.href的用法
hellodiv的博客
10-10 1170
index和window.location.href的用法 1、 <div class="aa">111</div> <div class="aa">222</div> <div class="aa">333</div> $(".aa").click(function(){ var n=$(".aa").index(...
.iloc函数的使用
ZYanYan0926的博客
04-02 2521
访问DataFrame对象中的.iloc属性可以按照行位置对应的整数索引访问行数据。 访问某一行：.iloc[index] 访问连续的某几行：.iloc[起点index:结束index]，不包含结束index这一行数据 访问不连续的某几行：.iloc[[index1,index2,...]] 访问单个元素：.iloc[index的位置,columns的位置] 访问多个元素：.iloc[index位置切片或列表，columns位置切片或列表] ...
pandas中Dataframe索引.ix,.iloc,.loc的使用以及区别
芦金宇的专栏
07-22 9535
pandas中索引的使用 定义一个pandas的DataFrame对像 import pandas as pd data = pd.DataFrame({'A':[1,2,3],'B':[4,5,6],'C':[7,8,9]},index=["a","b","c"]) data A B C a 1 4 7 b 2 5 8 c 3 6 9...
python索引例子_谈谈python中的索引
weixin_39839162的博客
11-26 324
最近以python为工具，取代VBA处理工作中Excel遇到的小问题，我觉得其优点：一是语言更清爽友善，因为VBA的语言一来IDE难用，语法风格不大气优雅（我个人的见解）:二是，我一直怀疑Excel对数据的处理能力，因为Excel在数据量稍大、公式包含太多时致命的卡顿；超过几万行，各种sumif，countif就像个笑话，vlookup动则开启右下角的线程缓慢爬坡；VBA因为先天基因问题，也不能拯...
Python | Pandas | 获取行/列索引
MissMango0820的博客
03-02 1万+
Updated: 2022/3/2
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重剑无锋博客
08-30 2444
index=df.index data = df.loc[index,:]
快速学会pandas中Dataframe索引.ix,.iloc,.loc的使用以及区别
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qq1483661204的博客
08-25 8万+
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Pandas.Series索引iloc与loc的区别
雪山飞狐
01-13 2108
iloc是普通索引，根据series的下标查找 loc是按index的具体值查找 import pandas as pd A = [1,2,3,4] A = pd.Series(A,index=['a','b','c','d']) print("iloc输出结果: ",A.iloc[1]) # 普通索引，根据下标找 print("loc输出结果: ",A.loc['c']) # 在索引inde...
运行时报错：数据读取成功，共发现768680条记录 Traceback (most recent call last): File "C:\Users\webha\PycharmProjects\pythonProject1\降雨量预测dp.py", line 139, in <module> calculate_return_periods(input_file, output_file) File "C:\Users\webha\PycharmProjects\pythonProject1\降雨量预测dp.py", line 81, in calculate_return_periods '经度': station_info['经度'], ~~~~~~~~~~~~^^^^^^^^ File "C:\ProgramData\anaconda3\Lib\site-packages\pandas\core\indexing.py", line 1191, in __getitem__ return self._getitem_axis(maybe_callable, axis=axis) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\ProgramData\anaconda3\Lib\site-packages\pandas\core\indexing.py", line 1749, in _getitem_axis raise TypeError("Cannot index by location index with a non-integer key") TypeError: Cannot index by location index with a non-integer key
最新发布
04-18
<think>好的，我现在需要解决用户遇到的Python pandas错误：TypeError 'Cannot index by location index with a non-integer key'。首先，我要明确这个错误的原因。根据用户提供的引用[1]，NumPy数组索引只能是整数或整数数组，而用户可能在某个地方使用了非整数类型作为索引，比如浮点数或字符串，导致了这个错误。同时，引用[2]提到pandas的数据结构使用索引对象来标记数据维度，这可能是问题所在。 接下来，我需要回忆pandas中的索引机制。pandas中有两种主要的索引方式：基于标签的.loc和基于位置的.iloc。如果用户尝试使用非整数键通过位置索引（比如iloc）来访问数据，就会触发这个错误。例如，使用df.iloc['a']，因为'iloc'需要整数位置，而字符串'a'是标签，不是位置。 接下来，我需要考虑常见的错误场景。用户可能在应该使用.loc的地方用了.iloc，或者索引键本身被错误地转换成了非整数类型。例如，用户可能从某个地方获取了索引键，但该键是字符串或浮点数，导致在需要整数位置时出错。 然后，我需要分步骤提供解决方案。首先，检查索引类型，确认是否使用了整数。其次，明确索引方法，区分.loc和.iloc的使用场景。然后，处理混合索引的情况，比如DataFrame的索引是字符串，但用户试图用整数位置访问。此外，还需要考虑数据类型的转换，比如将浮点数转换为整数，或者重置索引。 另外，用户可能在代码中使用了类似df[0.5]这样的索引，这在pandas中是不允许的，因为默认的[]索引是基于标签的，而0.5可能不是有效的标签。这时候需要检查索引键的数据类型。 最后，总结解决方案，提供示例代码，并生成相关问题，帮助用户深入理解问题。</think>在Pandas中遇到`TypeError: Cannot index by location index with a non-integer key`错误，通常是由于**混淆了位置索引（整数）和标签索引（任意类型）**导致的。以下是具体原因与解决方案的分步说明： --- ### 原因分析 1. **索引类型不匹配** - 使用`.iloc[]`时传递了非整数（如字符串、浮点数）或布尔值 - 使用`[]`直接索引时传递了非法的标签（如浮点数） - 混合使用了标签索引和位置索引 2. **数据类型污染** 索引键被意外转换为非整数类型（如从CSV读取时某些列被解析为浮点数） --- ### 解决方案 #### 1. 明确索引方法 | 方法 | 用途 | 示例 | |--------|--------------------------|--------------------| | `.iloc` | 通过**整数位置**选择数据 | `df.iloc[0]` | | `.loc` | 通过**标签**选择数据 | `df.loc['row1']` | | `[]` | 简写形式（依赖索引类型） | `df[0]`或`df['col']`| **错误示例**： ```python df.iloc['a'] # 错误：iloc需要整数，'a'是字符串标签 df[2.5] # 错误：[]默认按标签，但2.5可能不是有效标签 ``` --- #### 2. 检查数据类型 ```python # 查看索引键的类型 print(type(your_index_key)) # 查看DataFrame索引类型 print(df.index.dtype) ``` **示例修复**： ```python # 将浮点索引转换为整数 index = 2.0 df.iloc[int(index)] # 先强制转换类型 # 重置索引为整数 df.reset_index(drop=True, inplace=True) # 确保索引是0,1,2... ``` --- #### 3. 处理混合索引场景 若DataFrame的索引是字符串类型，但需要按位置访问： ```python # 错误方式 df.iloc['row1'] # TypeError # 正确方式 df.loc['row1'] # 使用标签索引 # 或按实际位置访问 position = df.index.get_loc('row1') df.iloc[position] ``` --- #### 4. 修复数据加载时的类型问题 从文件读取数据时，强制指定索引列类型： ```python df = pd.read_csv('data.csv', dtype={'id': 'int'}) # 确保索引列为整数 df.set_index('id', inplace=True) ``` --- ### 完整示例 ```python import pandas as pd # 示例DataFrame（索引为字符串标签） df = pd.DataFrame({'A': [1,2,3]}, index=['a', 'b', 'c']) # 错误尝试：按位置访问但使用标签 try: print(df.iloc['a']) # 触发TypeError except TypeError as e: print(f"错误: {e}") # 正确方式1：使用.loc按标签访问 print(df.loc['a']) # 输出: A=1 # 正确方式2：按实际位置访问 position = df.index.get_loc('a') # 得到整数位置0 print(df.iloc[position]) # 输出: A=1 ``` --- ### 总结 1. 使用`.iloc`时确保索引键为整数 2. 使用`.loc`时索引键需与DataFrame的标签匹配 3. 通过`reset_index()`或`astype(int)`修复数据类型
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