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利用Pandas讀取某列某行數(shù)據(jù)之loc和iloc用法總結(jié)

更新時間：2022年03月08日 14:15:54 作者：子木同學

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),下面這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于利用Pandas讀取某列某行數(shù)據(jù)之loc和iloc用法的相關(guān)資料,需要的朋友可以參考下

1.loc方法

loc方法是通過行、列的名稱或者標簽來尋找我們需要的值。

（1）讀取第二行的值

# 索引第二行的值，行標簽是“1”
data1 = data.loc[1]

結(jié)果：

備注：
#下面兩種語法效果相同
data.loc[1] == data.loc[1,:]

（2）讀取第二列的值

# 讀取第二列全部值
data2 = data.loc[ : ,"B"]

結(jié)果：

（3）同時讀取某行某列

# 讀取第1行，第B列對應的值
data3 = data.loc[ 1, "B"]

結(jié)果：

（4）讀取DataFrame的某個區(qū)域

# 讀取第1行到第3行，第B列到第D列這個區(qū)域內(nèi)的值
data4 = data.loc[ 1:3, "B":"D"]

結(jié)果：

（5）根據(jù)條件讀取

# 讀取第B列中大于6的值
data5 = data.loc[ data.B > 6] #等價于 data5 = data[data.B > 6]

結(jié)果：

（6）也可以進行切片操作

# 進行切片操作，選擇B，C，D，E四列區(qū)域內(nèi)，B列大于6的值
data1 = data.loc[ data.B >6, ["B","C","D","E"]]

結(jié)果：

2.iloc方法

iloc方法是通過索引行、列的索引位置[index, columns]來尋找值

（1）讀取第二行的值

# 讀取第二行的值，與loc方法一樣
 
data1 = data.iloc[1]
 
# data1 = data.iloc[1, :]，效果與上面相同

結(jié)果：

（2）讀取第二列的值

# 讀取第二列的值
data1 = data.iloc[:, 1]

結(jié)果：

（3）同時讀取某行某列

# 讀取第二行,第二列的值
data1 = data.iloc[1, 1]

結(jié)果：

（4）進行切片操作

# 按index和columns進行切片操作
# 讀取第2、3行，第3、4列
data1 = data.iloc[1:3, 2:4]

結(jié)果：

注意：

這里的區(qū)間是左閉右開，data.iloc[1:3, 2:4]中的第4行、第5列取不到

補充：利用loc、iloc提取所有數(shù)據(jù)

In[8]:data.loc[:,:] #取A,B,C,D列的所有行
Out[8]: 
    A   B   C   D
a   0   1   2   3
b   4   5   6   7
c   8   9  10  11
d  12  13  14  15
 
In[9]:data.iloc[:,:] #取第0,1,2,3列的所有行
Out[9]: 
    A   B   C   D
a   0   1   2   3
b   4   5   6   7
c   8   9  10  11
d  12  13  14  15

利用loc函數(shù)，根據(jù)某個數(shù)據(jù)來提取數(shù)據(jù)所在的行

In[10]: data.loc[data['A']==0] #提取data數(shù)據(jù)(篩選條件: A列中數(shù)字為0所在的行數(shù)據(jù))
Out[10]: 
   A  B  C  D
a  0  1  2  3

總結(jié)

到此這篇關(guān)于利用Pandas讀取某列某行數(shù)據(jù)之loc和iloc用法的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Pandas讀取列行數(shù)據(jù)之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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