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詳談Pandas中iloc和loc以及ix的區(qū)別

更新時(shí)間：2018年06月08日 08:33:56 作者：Modozil

今天小編就為大家分享一篇詳談Pandas中iloc和loc以及ix的區(qū)別，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧

Pandas庫中有iloc和loc以及ix可以用來索引數(shù)據(jù)，抽取數(shù)據(jù)。但是方法一多也容易造成混淆。下面將一一來結(jié)合代碼說清其中的區(qū)別。

1. iloc和loc的區(qū)別：

iloc主要使用數(shù)字來索引數(shù)據(jù)，而不能使用字符型的標(biāo)簽來索引數(shù)據(jù)。而loc則剛好相反，只能使用字符型標(biāo)簽來索引數(shù)據(jù)，不能使用數(shù)字來索引數(shù)據(jù)，不過有特殊情況，當(dāng)數(shù)據(jù)框dataframe的行標(biāo)簽或者列標(biāo)簽為數(shù)字，loc就可以來其來索引。

好，先上代碼，先上行標(biāo)簽和列標(biāo)簽都為數(shù)字的情況。

import pandas as pd
import numpy as np
a = np.arange(12).reshape(3,4)
print a
>>>
[[ 0 1 2 3]
 [ 4 5 6 7]
 [ 8 9 10 11]]
df = pd.DataFrame(a)
print df
>>>
 0 1 2 3
0 0 1 2 3
1 4 5 6 7
2 8 9 10 11
print df.loc[0]
>>>
0 0
1 1
2 2
3 3
Name: 0, dtype: int32
print df.iloc[0]
0 0
1 1
2 2
3 3
Name: 0, dtype: int32
print df.loc[:,[0,3]]
 0 3
0 0 3
1 4 7
2 8 11
print df.iloc[:,[0,3]]
 0 3
0 0 3
1 4 7
2 8 11

接下來是把行標(biāo)簽[0, 1, 2]改成['a', 'b', 'c']，則成這樣了。

df.index = ['a','b','c'] 
print df 
>>> 
 0 1 2 3 
a 0 1 2 3 
b 4 5 6 7 
c 8 9 10 11 
print df.loc[0] 
# TypeError: cannot do label indexing on <class 'pandas.core.indexes.base.Index'> with these indexers [0] of <type 'int'> 
print df.iloc[0] 
>>> 
0 0 
1 1 
2 2 
3 3 
Name: a, dtype: int32 
print df.iloc['a'] # TypeError: cannot do positional indexing on <class 'pandas.core.indexes.base.Index'> with these indexers [a] of <type 'str'> 
print df.loc['a'] # 正確 
>>> 
0 0 
1 1 
2 2 
3 3 
Name: a, dtype: int32

同樣地，把列標(biāo)簽[0, 1, 2, 3]改成['A', 'B, 'C', 'D']，則成這樣了。

df.columns = ['A','B','C','D']
print df
>>>
 A B C D
a 0 1 2 3
b 4 5 6 7
c 8 9 10 11
print df.loc[:,'A']
>>>
a 0
b 4
c 8
Name: A, dtype: int32
print df.iloc[:,'A'] # ValueError: Location based indexing can only have [integer, integer slice (START point is INCLUDED, END point is EXCLUDED), listlike of integers, boolean array] types

2.ix是一種混合索引，字符型標(biāo)簽和整型數(shù)據(jù)索引都可以。

print df.ix[0]
>>>
A 0
B 1
C 2
D 3
Name: a, dtype: int32
print df.ix['a']
>>>
A 0
B 1
C 2
D 3
Name: a, dtype: int32
print df.ix[:,0]
>>>
a 0
b 4
c 8
Name: A, dtype: int32
print df.ix[:,'A']
>>>
a 0
b 4
c 8
Name: A, dtype: int32

以上這篇詳談Pandas中iloc和loc以及ix的區(qū)別就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。

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