python pandas中索引函數(shù)loc和iloc的區(qū)別分析
更新時間：2021年09月27日 10:23:40 作者：hanyunkaka
在數(shù)據(jù)分析過程中,很多時候我們需要從數(shù)據(jù)表中提取出我們需要的部分,而這么做的前提是我們需要先索引出這一部分數(shù)據(jù),下面這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于python pandas中索引函數(shù)loc和iloc區(qū)別的相關(guān)資料,需要的朋友可以參考下
前言
使用pandas進行數(shù)據(jù)分析的時候，我們經(jīng)常需要對DataFrame的行或者列進行索引。使用pandas進行索引的方法主要有三種：直接使用行或者列標簽、loc函數(shù)和iloc函數(shù)。
舉個簡單的例子：
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"Fruits":["apple","pear","banana","watermelon"],"Price":[1.2,1.4,2.3,4.2],"Sales":[11,45,25,16]})
df
生成的DataFrame如下所示：
| Fruits | Price | Sales | |
| 0 | apple | 1.2 | 11 |
| 1 | pear | 1.4 | 45 |
| 2 | banana | 2.3 | 25 |
| 3 | watermelon | 4.2 | 16 |
1、直接使用行或者列標簽
假如我們要選取df的Fruits和Price兩列，則
df[['Fruits','Price']]
| Fruits | Price | |
| 0 | apple | 1.2 |
| 1 | pear | 1.4 |
| 2 | banana | 2.3 |
| 3 | watermelon | 4.2 |
假如我們要選取df的第2、3行，則
df[2:4]
| Fruits | Price | Sales | |
| 2 | banana | 2.3 | 25 |
| 3 | watermelon | 4.2 | 16 |
2、loc函數(shù)
loc函數(shù)是基于行標簽和列標簽進行索引的，其基本用法為：
DataFrame.loc[行標簽,列標簽]
假如我們要選取df的第2、3行和Price、Sales對應(yīng)的列，則
df[2:3,'Price':'Sales']
| Price | Sales | |
| 2 | 2.3 | 25 |
| 3 | 4.2 | 16 |
假如我們要選取所有的行和Fruits、Sales對應(yīng)的列，則
df.loc[:,['Fruits','Sales']]
| Fruits | Sales | |
| 0 | apple | 11 |
| 1 | pear | 45 |
| 2 | banana | 25 |
| 3 | watermelon | 16 |
3、iloc函數(shù)
iloc函數(shù)是基于行和列的位置進行索引的，索引值從0開始，并且得到的結(jié)果不包括最后一個位置的值，其基本用法為：
DataFrame.iloc[行位置,列位置]
假如我們要選取df的第2、3行和第1、2列，則
df.iloc[2:4,1:3]
| Price | Sales | |
| 2 | 2.3 | 25 |
| 3 | 4.2 | 16 |
假如我們要選取所有的行和第0、2列，則
df.iloc[:,[0,2]]
| Fruits | Sales | |
| 0 | apple | 11 |
| 1 | pear | 45 |
| 2 | banana | 25 |
| 3 | watermelon | 16 |
總結(jié)
到此這篇關(guān)于python pandas中索引函數(shù)loc和iloc區(qū)別的文章就介紹到這了,更多相關(guān)pandas索引函數(shù)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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