pandas, iloc, ix, loc区别

本文详细解析了Pandas中iloc, loc 和 ix 的使用方法,通过实例展示了它们在数据框不同维度上的应用特点,尤其强调了iloc的前闭后开区间特性。

这三个的使用对于第一维度的变量,iloc前闭后开(同numpy, python list), 后ix, iloc的时候是前闭后闭区间。

好Bug的设计。

import numpy as np
import pandas as pd

df = pd.DataFrame(np.random.uniform(0,5, [10,2]))
print(df)
print(df.iloc[:3, 1])
print(df.loc[:3, 1])
print(df.ix[:3, 1])

结果示意:

          0         1
0  1.416366  3.784376
1  0.960108  1.646960
2  1.140056  2.993692
3  0.038732  1.769343
4  2.582050  4.780281
5  0.619522  2.427872
6  2.004104  2.310061
7  2.374742  0.876965
8  3.716511  1.882538
9  1.344465  1.324901

0    3.784376
1    1.646960
2    2.993692
Name: 1, dtype: float64

0    3.784376
1    1.646960
2    2.993692
3    1.769343
Name: 1, dtype: float64

0    3.784376
1    1.646960
2    2.993692
3    1.769343
Name: 1, dtype: float64

 

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