Pandas中关于 loc \ iloc 用法的理解

最新推荐文章于 2025-04-16 14:48:07 发布

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文章标签： python

原文链接：http://www.cnblogs.com/loubin/p/11299214.html

本文详细介绍了Pandas库中loc与iloc函数的使用方法，包括如何通过行索引和行号提取行数据，如何提取列数据，以及如何提取指定行和列的数据。提供了丰富的代码示例，帮助读者理解这两个函数的区别和应用。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

转载至：https://blog.youkuaiyun.com/w_weiying/article/details/81411257

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(np.arange(16).reshape(4,4),index=list('abcd'),columns=list('ABCD'))
 
In[1]: data
Out[1]: 
    A   B   C   D
a   0   1   2   3
b   4   5   6   7
c   8   9  10  11
d  12  13  14  15
 
#取索引为'a'的行
In[2]: data.loc['a']
Out[2]:
A    0
B    1
C    2
D    3
 
#取第一行数据，索引为'a'的行就是第一行，所以结果相同
In[3]: data.iloc[0]
Out[3]:
A    0
B    1
C    2
D    3

2. 利用loc、iloc提取列数据

In[4]:data.loc[:,['A']] #取'A'列所有行，多取几列格式为 data.loc[:,['A','B']]
Out[4]: 
    A
a   0
b   4
c   8
d  12
 
In[5]:data.iloc[:,[0]] #取第0列所有行，多取几列格式为 data.iloc[:,[0,1]]
Out[5]: 
    A
a   0
b   4
c   8
d  12

3.利用loc、iloc提取指定行、指定列数据

In[6]:data.loc[['a','b'],['A','B']] #提取index为'a','b',列名为'A','B'中的数据
Out[6]: 
   A  B
a  0  1
b  4  5
 
In[7]:data.iloc[[0,1],[0,1]] #提取第0、1行，第0、1列中的数据
Out[7]: 
   A  B
a  0  1
b  4  5