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python pandas中索引函數(shù)loc和iloc的區(qū)別分析

更新時間：2021年09月27日 10:23:40 作者：hanyunkaka

在數(shù)據(jù)分析過程中,很多時候我們需要從數(shù)據(jù)表中提取出我們需要的部分,而這么做的前提是我們需要先索引出這一部分?jǐn)?shù)據(jù),下面這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于python pandas中索引函數(shù)loc和iloc區(qū)別的相關(guān)資料,需要的朋友可以參考下

前言

使用pandas進行數(shù)據(jù)分析的時候，我們經(jīng)常需要對DataFrame的行或者列進行索引。使用pandas進行索引的方法主要有三種：直接使用行或者列標(biāo)簽、loc函數(shù)和iloc函數(shù)。

舉個簡單的例子：

import numpy as np
import pandas as pd
df = 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：

	Fruits	Price	Sales
0	apple	1.2	11
1	pear	1.4	45
2	banana	2.3	25
3	watermelon	4.2	16

1、直接使用行或者列標(biāo)簽

假如我們要選取df的Fruits和Price兩列，則

df[['Fruits','Price']]

	Fruits	Price
0	apple	1.2
1	pear	1.4
2	banana	2.3
3	watermelon	4.2

假如我們要選取df的第2、3行，則

df[2:4]

	Fruits	Price	Sales
2	banana	2.3	25
3	watermelon	4.2	16

2、loc函數(shù)

loc函數(shù)是基于行標(biāo)簽和列標(biāo)簽進行索引的，其基本用法為：

DataFrame.loc[行標(biāo)簽,列標(biāo)簽]

假如我們要選取df的第2、3行和Price、Sales對應(yīng)的列，則

df[2:3,'Price':'Sales']

	Price	Sales
2	2.3	25
3	4.2	16

假如我們要選取所有的行和Fruits、Sales對應(yīng)的列，則

df.loc[:,['Fruits','Sales']]

	Fruits	Sales
0	apple	11
1	pear	45
2	banana	25
3	watermelon	16

3、iloc函數(shù)

iloc函數(shù)是基于行和列的位置進行索引的，索引值從0開始，并且得到的結(jié)果不包括最后一個位置的值，其基本用法為：

DataFrame.iloc[行位置,列位置]

假如我們要選取df的第2、3行和第1、2列，則

df.iloc[2:4,1:3]

	Price	Sales
2	2.3	25
3	4.2	16

假如我們要選取所有的行和第0、2列，則

df.iloc[:,[0,2]]

	Fruits	Sales
0	apple	11
1	pear	45
2	banana	25
3	watermelon	16

總結(jié)

到此這篇關(guān)于python pandas中索引函數(shù)loc和iloc區(qū)別的文章就介紹到這了,更多相關(guān)pandas索引函數(shù)loc和iloc內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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