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Python Pandas數(shù)據(jù)分析之iloc和loc的用法詳解

 更新時間:2021年11月10日 15:01:17   作者:Python學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘  
Pandas 是一個開放源碼、BSD 許可的庫,提供高性能、易于使用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)分析工具,它是一個強大的分析結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的工具集,基礎(chǔ)是 Numpy

Pandas 是一套用于 Python 的快速、高效的數(shù)據(jù)分析工具。它可以用于數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析,同時也提供數(shù)據(jù)清洗功能。本篇目錄如下:

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一、iloc

1.定義

iloc索引器用于按位置進(jìn)行基于整數(shù)位置的索引或者選擇。

2.語法

df.iloc [row selection, column selection]

3.代碼示例

(1)導(dǎo)入數(shù)據(jù)

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(2)選擇單行或單列

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(3)選擇多行或多列

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(4)注意

iloc選擇一行時返回Series,選擇多行返回DataFrame,通過傳遞列表可轉(zhuǎn)為DataFrame。

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二、loc

1.定義

loc按照標(biāo)簽或者索引、布爾值或者條件進(jìn)行選擇數(shù)據(jù),這種選擇數(shù)據(jù)的方法較為常用。

2.語法

df.loc [row selection, column selection]

3.代碼示例

(1)使用loc進(jìn)行基于標(biāo)簽或者基于索引的方法

1)首先設(shè)置索引

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2)根據(jù)索引選擇單行或單列

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3)根據(jù)索引選擇多行多列

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(2)使用loc進(jìn)行布爾值/邏輯索引

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(3)更多l(xiāng)oc選擇數(shù)據(jù)示例

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(4)使用loc在DataFrame中設(shè)置值

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技術(shù)交流

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以上就是Python Pandas數(shù)據(jù)分析之iloc和loc的用法詳解的詳細(xì)內(nèi)容,更多關(guān)于Python 數(shù)據(jù)分析的資料請關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章!

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