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pandas索引函数loc和iloc的区别

liangdas / 1976人阅读

        使用pandas进行数据分析的时候,我们经常需要对DataFrame的行或者列进行索引。使用pandas进行索引的方法主要有三种:直接使用行或者列标签、loc函数和iloc函数。

        举个简单的例子:

import numpy as npimport pandas as pddf = pd.DataFrame({"Fruits":["apple","pear","banana","watermelon"],"Price":[1.2,1.4,2.3,4.2],"Sales":[11,45,25,16]})df

           生成的DataFrame如下所示:

FruitsPriceSales
0apple1.211
1pear1.445
2banana2.325
3watermelon4.216

1、直接使用行或者列标签

        假如我们要选取df的Fruits和Price两列,则

df[["Fruits","Price"]]
FruitsPrice
0apple1.2
1pear1.4
2banana2.3
3watermelon4.2

假如我们要选取df的第2、3行,则

df[2:4]
FruitsPriceSales
2banana2.325
3watermelon4.216

2、loc函数

        loc函数是基于行标签和列标签进行索引的,其基本用法为:

DataFrame.loc[行标签,列标签]

        假如我们要选取df的第2、3行和Price、Sales对应的列,则

df[2:3,"Price":"Sales"]
PriceSales
22.325
34.216

        假如我们要选取所有的行和Fruits、Sales对应的列,则

df.loc[:,["Fruits","Sales"]]
FruitsSales
0apple11
1pear45
2banana25
3watermelon16

3、iloc函数

        iloc函数是基于行和列的位置进行索引的,索引值从0开始,并且得到的结果不包括最后一个位置的值,其基本用法为:

DataFrame.iloc[行位置,列位置]

        假如我们要选取df的第2、3行和第1、2列,则

df.iloc[2:4,1:3]
PriceSales
22.325
34.216

        假如我们要选取所有的行和第0、2列,则

df.iloc[:,[0,2]]
FruitsSales
0apple11
1pear45
2banana25
3watermelon16

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