python iloc和loc切片的實現(xiàn)
更新時間：2022年05月30日 10:10:12 作者：溫欣'
本文主要介紹了python iloc和loc切片的實現(xiàn)，文中通過示例代碼介紹的非常詳細，對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學習學習吧
一、含正負號的下標
正下標從0開始，負下標從-1開始1。切片的時候包括頭不包括尾部。
二、loc和iloc
loc是指location的意思，iloc中的i是指integer。
【1】iloc：根據(jù)標簽的所在位置，從0開始計數(shù)，先選取行再選取列
【2】loc：根據(jù)DataFrame的具體標簽選取行列，同樣是先行標簽，后列標簽
由上圖可以看出：iloc[:4,2]和loc[:4,2]是不一樣的，前者不包括4，后者包括4
lypdfdata=lypdf.iloc[:,1:-1].values lypdftarget=lypdf.iloc[:,:-1].values # 逗號前面是屬于行，后面是屬于列
1. 利用loc、iloc提取行數(shù)據(jù)
import numpy as np
import pandas as pd
#創(chuàng)建一個Dataframe
data=pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4),index=list('abcd'),columns=list('ABCD'))
In[1]: data
Out[1]:
A B C D
a 0 1 2 3
b 4 5 6 7
c 8 9 10 11
d 12 13 14 15
#取索引為'a'的行
In[2]: data.loc['a']
Out[2]:
A 0
B 1
C 2
D 3
#取第一行數(shù)據(jù)，索引為'a'的行就是第一行，所以結果相同
In[3]: data.iloc[0]
Out[3]:
A 0
B 1
C 2
D 3
2. 利用loc、iloc提取列數(shù)據(jù)
In[4]:data.loc[:,['A']] #取'A'列所有行，多取幾列格式為 data.loc[:,['A','B']]
Out[4]:
A
a 0
b 4
c 8
d 12
In[5]:data.iloc[:,[0]] #取第0列所有行，多取幾列格式為 data.iloc[:,[0,1]]
Out[5]:
A
a 0
b 4
c 8
d 12
3.利用loc、iloc提取指定行、指定列數(shù)據(jù)
In[6]:data.loc[['a','b'],['A','B']] #提取index為'a','b',列名為'A','B'中的數(shù)據(jù) Out[6]: A B a 0 1 b 4 5 In[7]:data.iloc[[0,1],[0,1]] #提取第0、1行，第0、1列中的數(shù)據(jù) Out[7]: A B a 0 1 b 4 5
4.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
5.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 In[11]: data.loc[(data['A']==0)&(data['B']==2)] #提取data數(shù)據(jù)(多個篩選條件) Out[11]: A B C D a 0 1 2 3
到此這篇關于python iloc和loc切片的實現(xiàn)的文章就介紹到這了,更多相關python iloc和loc切片內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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