pandas中loc和iloc方法

我們建立乙個dataframe

import numpy as np

import pandas as pd
df = pd.dataframe(np.arange(16).reshape(4,4),index=list('abcd'),columns=list('abcd'))
in: df
out: 
a b c d
a 0 1 2 3
b 4 5 6 7
c 8 9 10 11
d 12 13 14 15

二者區分如下：

locworks on labels in the index.

ilocworks on the positions in the index (so it only takes integers)

也就是 iloc方法只能使用數值作為索引

loc方法在選擇列時只能使用字元索引

#提取第一行

df.loc['a']
df.iloc[0]

#提取第一列

df.loc[:,['a']]
df.iloc[:,[0]]

#提取1，2行的3，4列

df.loc[['a','b'],['c','d']]
df.iloc[0:2,2:5]

#提取a列大於5

df.loc[df['a'] > 5]
#提取a列大於5且b列小於10
df.loc[(df['a'] > 5) & (df['b'] < 10)]
#同時這樣也可提取資料所在的行
df[df['a'] > 5]

Pandas中loc和iloc函式用法詳解

loc函式 通過行索引 index 中的具體值來取行資料 如取 index 為 a 的行 iloc函式 通過行號來取行資料 如取第二行的資料 本文給出loc iloc常見的五種用法，並附上詳細 1 利用loc iloc提取行資料 import numpy as np import pandas as...

Pandas中loc和iloc函式的用法

loc表示location的意思 iloc中的loc意思相同，前面的i表示integer，所以它只接受整數作為引數。import pandas as pd import numpy as np np.random.randn 5,2 表示返回5x2的矩陣，index表示行的編號，columns表示列...

pandas 中關於loc跟iloc總結

1 兩者對行的處理區別 pandas.loc 1 5 跟pandas.loc 0 4 取出來的資料是一樣的，這是因為，它是先對資料給定標籤，pandas.loc 1 5 是指從1開始給定標籤，pandas.loc 0 4 是指從0開始給定標籤。同理 pandas.iloc 1 5 也是一樣的。兩者在...