[转载]pandas切片索引中loc、iloc、ix的区别_cannot do slice indexing on <class 'pandas.core.in-优快云博客

本文详细介绍了在使用Pandas库处理DataFrame时，常用的三种索引方法：loc、iloc和ix。通过具体示例，解释了如何通过行标签、行号以及两者的组合进行数据索引，帮助读者掌握高效的数据操作技巧。

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在用pandas进行DataFrame的处理时，经常需要对某行或某列进行索引，在不同的书中，会用到不同的索引方法。

其中，最常见的就是loc，iloc，ix三种方法。

①loc——通过行标签进行索引

②iloc——通过行号进行索引

③ix——结合前两种的混合索引

举例说明：


import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'a':[0,1,2],'b':[3,4,5],'c':[6,7,8]},index=['X','Y','Z']

print(df)

①loc

索引行：


df.loc['X':'Y'] #正常输出 能取到Y行
	a	b	c
X	0	3	6
Y	1	4	7


df.loc[0:1] #报错
TypeError: cannot do slice indexing on <class 'pandas.core.indexes.base.Index'> with these indexers [0] of <class 'int'>

索引列：


df.loc[:,'b':'c'] #正常输出，能取到c列
    b    c
X	3	6
Y	4	7
Z	5	8


df.loc[:,1:2] #报错
TypeError: cannot do slice indexing on <class 'pandas.core.indexes.base.Index'> with these indexers [1] of <class 'int'>

②iloc

索引行：


df.iloc[0:1] #正常输出，取不到第1行
    a    b    c
X	0	3	6


df.iloc['X':'Y'] #报错
TypeError: cannot do slice indexing on <class 'pandas.core.indexes.base.Index'> with these indexers [X] of <class 'str'>

索引列：


df.iloc[:,1:2] #正常输出，取不到第2列
    b
X	3
Y	4
Z	5


df.iloc[:,'b':'c'] #报错
TypeError: cannot do slice indexing on <class 'pandas.core.indexes.base.Index'> with these indexers [b] of <class 'str'>

③ix

索引行：


df.ix['X':'Z'] #正常输出，能取到Z行
    a    b    c
X	0	3	6
Y	1	4	7
Z	2	5	8


df.ix[0:2] #正常输出，取不到第2行
    a    b    c
X	0	3	6
Y	1	4	7

索引列：


df.ix[:,'a':'c'] #正常输出，能取到第c列
	a	b	c
X	0	3	6
Y	1	4	7
Z	2	5	8


df.ix[:,0:2] #正常输出，取不到第2列
    a    b
X	0	3
Y	1	4
Z	2	5