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聊聊Python pandas 中l(wèi)oc函數(shù)的使用,及跟iloc的區(qū)別說明

 更新時間:2021年03月03日 15:55:05   作者:Rainpages  
這篇文章主要介紹了聊聊Python pandas 中l(wèi)oc函數(shù)的使用,及跟iloc的區(qū)別說明,具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧

loc和iloc的意思

首先,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),詳情見下面。

loc和iloc的區(qū)別及用法展示

1.區(qū)別

loc works on labels in the index.
iloc works on the positions in the index (so it only takes integers).

2.用法展示

首先創(chuàng)建一個dataframe:

1)loc為Selection by Label函數(shù),即為按標簽取數(shù)據(jù),標簽是什么,就是上面的'0'~‘4', ‘A'~‘B'。

例如第一個參數(shù)選擇index,第二個參數(shù)選擇column,如下圖:

建議寫df.loc[0, :],這樣可以清楚的看出為第0行的所有記錄,同樣如果取第'A'列的所有記錄,可以寫df.loc[:, ‘A'],如下圖:

:表示所有,[]里邊為先行后列。

2)iloc函數(shù)為Selection by Position,即按位置選擇數(shù)據(jù),即第n行,第n列數(shù)據(jù),只接受整型參數(shù)

記住,0:2為左閉右開區(qū)間,即取0,1,如下圖:

若要取第一列的所有數(shù)據(jù),則為df.iloc[:, 0],記住不接受'A'作為參數(shù),如下圖:

補充:只需一個例子幫你搞清并記住python loc和iloc

幫你區(qū)分python loc和iloc

最基本的概念loc通常用于行標簽和列標簽,iloc通常直接用于行序號和列序號,具體舉個例子幫助大家理解。

創(chuàng)建一個以abcd為索引,四行三列的Dataframe。

df = pd.DataFrame({'number':[10,20,30,20],
     '科目':['語文','數(shù)學','英語','化學'],
     '名稱':['小米','華為','蘋果','聯(lián)想']},index=['a','b','c','d'])
print(df)

結(jié)果如圖所示 :

先來看loc:

print(df.loc['a':'c'])
print(df.loc[['a','c']])
print(df.loc[:'c'])

分別輸出a行到c行;a行和c行;a行到c行。

如圖所示:

還可以設置取出某幾行某幾列:

print(df.loc[:'c',['number','科目']])

結(jié)果如下圖所示:取出a到c行的number和科目列。

如下圖所示:

loc基本用法就這些。實際上iloc用法和loc差不多,但iloc不是直接取已有索引。而是默認索引就是1,2,3,4~~~

同樣的我們用iloc做下上述操作。

print(df.iloc[0:3])
print(df.iloc[[0,2]])
print(df.iloc[:3])

結(jié)果同樣如上圖所示:

用iloc取出a到c行的number和科目列:

print(df.iloc[0:3,[0,1]])

結(jié)果如下圖所示:

我相信讀到這里大家應該就理解了它們的用法。最后再提醒大家一下,loc不管行還是列調(diào)用的都是Dataframe自身的行標簽和列標簽。

而iloc調(diào)用的是行[1,2,3,4~],列[1,2,3,4]。

以上為個人經(jīng)驗,希望能給大家一個參考,也希望大家多多支持腳本之家。如有錯誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教。

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