前言

我們經(jīng)常在尋找數(shù)據(jù)的某行或者某列的時(shí)常用到Pandas中的兩種方法iloc和loc，兩種方法都接收兩個(gè)參數(shù)，第一個(gè)參數(shù)是行的范圍，第二個(gè)參數(shù)是列的范圍。

一、loc[]函數(shù)

loc：

• 接收的是行、列的名稱或標(biāo)簽。
• 在切片是按閉區(qū)間切片，也就是區(qū)間兩邊都能取到。

二、iloc[]函數(shù)

iloc：

• 接收的是行、列的索引位置（下標(biāo)，從0開始）。
• 按傳統(tǒng)的左閉右開的的方式切片。

三、詳細(xì)用法

創(chuàng)建用于測試的數(shù)據(jù)表dataframe：

import pandas as pd
data={'state':['Ohio','Ohio','Ohio','Nevada','Nevada'],
      'year':[2000,2001,2002,2001,2002],
      'pop':[1.5,1.7,3.6,2.4,2.9]}
frame=pd.DataFrame(data)
frame.index=list('abcde') 
frame

loc方法

1、單個(gè)行名/列名 或 行名/列名的列表

要求：讀取第2行，行名為’b’。

frame.loc['b']

注意： 上面這種寫法，運(yùn)行"print(type(frame.loc[‘b’]))"可以知道返回的是<class ‘pandas.core.series.Series’>對象，如果要<class ‘pandas.core.frame.DataFrame’>對象可以改成frame.loc[[‘b’]]。

frame.loc[['b']]

要求：取第1、2列的第2與第5行，第1、2列的列名分別為’state’與’year’，第2、5行的行名分別為’b’和’e’。

frame.loc[['b','e'],['state','year']]

2、列名/行名的切片

要求：讀取第2列，列名為’year’。

frame.loc[:,'year']  #返回的是<class 'pandas.core.series.Series'>對象。

frame.loc[:,['year']] #返回的是<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>對象。

要求：取第2行第3列，第2行行名為’b’，第3列列名為’pop’。

frame.loc['b','pop']

要求：讀取dataframe某個(gè)區(qū)域，比如第3列的第2到第5行，第3列為"pop"列，第2到第5行即b行到e行。

frame.loc['b':'e','pop'] #返回的是<class 'pandas.core.series.Series'>對象。

frame.loc['b':'e',['pop']] #返回的是<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>對象。

要求：取第1、2列的第2到第5行，第1、2列的列名分別為’state’和’yea‘列，第2、5行的行名為’b’和‘e’行。

frame.loc['b':'e','state':'year'] #返回的是<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>對象。

3、返回布爾型列表的表達(dá)式（判斷或函數(shù)）

要求：根據(jù)判斷條件讀取，取第3列大于2的。

frame.loc[frame['pop']>2,'pop'] #返回的是<class 'pandas.core.series.Series'>對象。

frame.loc[frame['pop']>2,['pop']] #返回的是<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>對象。

要求：根據(jù)函數(shù)讀取，取第3列大于2的所有行與列。

frame.loc[lambda x: x['pop']>2]

iloc方法

 1、單個(gè)下標(biāo) 或 若干下標(biāo)構(gòu)成的列表，從0開始。

要求：取第2行的值。

frame.iloc[1] 

注意： 上面這種寫法，運(yùn)行"print(type(frame.iloc[1]]))"可以知道返回的是<class ‘pandas.core.series.Series’>對象，如果要<class ‘pandas.core.frame.DataFrame’>對象可以改成frame.iloc[[1]]。

frame.iloc[[1]]

要求：取第1、2列的第2與第5行。

frame.iloc[[1,4],[0,1]]

2、下標(biāo)的切片

要求：取第2列的值。

frame.iloc[:,1] #返回的是<class 'pandas.core.series.Series'>對象。

frame.iloc[:,[1]]  #返回的是<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>對象。

要求：取第2行第3列

frame.iloc[1,2]

要求：讀取dataframe某個(gè)區(qū)域，比如第3列的第2到第5行。

frame.iloc[1:5,2]  #返回的是<class 'pandas.core.series.Series'>對象。

frame.iloc[1:5,[2]] #返回的是<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>對象。

要求：取第1、2列的第2到第5行。

frame.iloc[1:5,0:2] #因?yàn)槭?iloc[]中用:表示從第幾行/列到第幾行/列是左閉右開的的方式，因此這里下標(biāo)3表示第四行與第四列是取不到的。
frame.iloc[[1,2,3,4],[0,1]] #第二種寫法

3、可以返回合理值的函數(shù)

要求：當(dāng)DataFrame的index是整數(shù)，取index為偶數(shù)的記錄。

import pandas as pd
data={'state':['Ohio','Ohio','Ohio','Nevada','Nevada'],
      'year':[2000,2001,2002,2001,2002],
      'pop':[1.5,1.7,3.6,2.4,2.9]}
frame=pd.DataFrame(data)
frame
frame.iloc[lambda x: x.index % 2 == 0]

總結(jié)

共同點(diǎn)

• 兩者都接收兩個(gè)參數(shù)，第一個(gè)參數(shù)是行的范圍，第二個(gè)參數(shù)是列的范圍。
• 兩者都可以有行索引值沒有列索引值，但有列索引值前必須得有行索引值，但loc[]行索引值只能為名稱形式來取，不能按下標(biāo)形式來取。iloc[]則相反。

取第三列，無論使用loc[]函數(shù)還是iloc[]函數(shù)，如果沒有行索引都會(huì)報(bào)錯(cuò)。

frame.loc['pop']
frame.loc[,'pop']
frame.iloc[,3]

不同點(diǎn)

1、loc[]函數(shù)接收的是行/列的名稱（可以是整數(shù)或者字符），iloc[]函數(shù)接收的是行/列的下標(biāo)（從0開始），不能是字符。

2、loc[]函數(shù)在切片時(shí)是按閉區(qū)間切片的，也就是區(qū)間兩邊都能取到，iloc[]函數(shù)則是按傳統(tǒng)的左閉右開的方式切片的。

參考文章：
https://blog.csdn.net/weixin_43298886/article/details/112632237
https://blog.csdn.net/Leon_Kbl/article/details/97492966

到此這篇關(guān)于python數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)之pandas中l(wèi)oc()與iloc()的介紹與區(qū)別的文章就介紹到這了,更多相關(guān)python pandas中l(wèi)oc()與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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