聊聊Python pandas 中l(wèi)oc函數(shù)的使用,及跟iloc的區(qū)別說明
loc和iloc的意思
首先，loc是location的意思，和iloc中i的意思是指integer，所以它只接受整數(shù)作為參數(shù)，詳情見下面。
loc和iloc的區(qū)別及用法展示
1.區(qū)別
loc works on labels in the index. iloc works on the positions in the index (so it only takes integers).
2.用法展示
首先創(chuàng)建一個(gè)dataframe：
1）loc為Selection by Label函數(shù)，即為按標(biāo)簽取數(shù)據(jù)，標(biāo)簽是什么，就是上面的'0'~‘4', ‘A'~‘B'。
例如第一個(gè)參數(shù)選擇index，第二個(gè)參數(shù)選擇column，如下圖：
建議寫df.loc[0, :]，這樣可以清楚的看出為第0行的所有記錄，同樣如果取第'A'列的所有記錄，可以寫df.loc[:, ‘A']，如下圖：
:表示所有，[]里邊為先行后列。
2）iloc函數(shù)為Selection by Position，即按位置選擇數(shù)據(jù)，即第n行，第n列數(shù)據(jù)，只接受整型參數(shù)
記住，0:2為左閉右開區(qū)間，即取0，1，如下圖：
若要取第一列的所有數(shù)據(jù)，則為df.iloc[:, 0]，記住不接受'A'作為參數(shù)，如下圖：
補(bǔ)充：只需一個(gè)例子幫你搞清并記住python loc和iloc
幫你區(qū)分python loc和iloc
最基本的概念loc通常用于行標(biāo)簽和列標(biāo)簽，iloc通常直接用于行序號(hào)和列序號(hào)，具體舉個(gè)例子幫助大家理解。
創(chuàng)建一個(gè)以abcd為索引，四行三列的Dataframe。
df = pd.DataFrame({'number':[10,20,30,20],
'科目':['語文','數(shù)學(xué)','英語','化學(xué)'],
'名稱':['小米','華為','蘋果','聯(lián)想']},index=['a','b','c','d'])
print(df)
結(jié)果如圖所示 ：
先來看loc：
print(df.loc['a':'c']) print(df.loc[['a','c']]) print(df.loc[:'c'])
分別輸出a行到c行；a行和c行；a行到c行。
如圖所示：
還可以設(shè)置取出某幾行某幾列：
print(df.loc[:'c',['number','科目']])
結(jié)果如下圖所示：取出a到c行的number和科目列。
如下圖所示：
loc基本用法就這些。實(shí)際上iloc用法和loc差不多，但iloc不是直接取已有索引。而是默認(rèn)索引就是1，2，3，4~~~
同樣的我們用iloc做下上述操作。
print(df.iloc[0:3]) print(df.iloc[[0,2]]) print(df.iloc[:3])
結(jié)果同樣如上圖所示：
用iloc取出a到c行的number和科目列：
print(df.iloc[0:3,[0,1]])
結(jié)果如下圖所示：
我相信讀到這里大家應(yīng)該就理解了它們的用法。最后再提醒大家一下，loc不管行還是列調(diào)用的都是Dataframe自身的行標(biāo)簽和列標(biāo)簽。
而iloc調(diào)用的是行[1，2，3，4~]，列[1，2，3，4]。
以上為個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。如有錯(cuò)誤或未考慮完全的地方，望不吝賜教。
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