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

 更新時(shí)間:2021年09月27日 10:23:40   作者:hanyunkaka  
在數(shù)據(jù)分析過(guò)程中,很多時(shí)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(jìn)行數(shù)據(jù)分析的時(shí)候,我們經(jīng)常需要對(duì)DataFrame的行或者列進(jìn)行索引。使用pandas進(jìn)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(gè)簡(jiǎn)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(jìn)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(duì)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(duì)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(jìn)行索引的,索引值從0開(kāi)始,并且得到的結(jié)果不包括最后一個(gè)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(qǐng)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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