pandas loc與iloc用法及區(qū)別
共同點
兩者都接收兩個參數(shù)，第一個參數(shù)是行的范圍，第二個參數(shù)是列的范圍
不同點
loc函數(shù)接收的是行/列的名稱，iloc函數(shù)接收的是行/列的下標（從0開始）loc函數(shù)在切片時是按閉區(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
圖解：
詳細用法
用于展示用法的數(shù)據(jù)data如下：
loc函數(shù)參數(shù)類型
單個行名/列名 或 行名/列名的列表
print(data.loc['Chris']) # 等價于data.loc['Chris', :]
輸出：
注意上面這種寫法返回的是pandas.core.series.Series對象，如果要pandas.core.frame.DataFrame對象可以改成data.loc[['Chris']]
print(data.loc[['Alice', 'David', 'Ellen'], ['Physics', 'Chemistry']])
輸出：
列名/行名的切片
print(data.loc['Alice': 'Ellen', 'Math': 'English'])
輸出：
布爾型列表（注意長度需要和行數(shù)/列數(shù)保持一致）
print(data.loc[[False, True, False, False, True, True], [True, False, False, True, True, True]])
輸出：
可以返回布爾型列表的表達式（判斷或函數(shù)）
print(data.loc[data['Chinese'] > 100, 'Chinese'])
輸出：
同樣的，這種寫法返回的是pandas.core.series.Series對象，如果要pandas.core.frame.DataFrame對象可以改成data.loc[data['Chinese'] > 100, ['Chinese']]
print(data.loc[lambda x: x['English'] < 100])
輸出：
iloc函數(shù)參數(shù)類型
單個下標 或 若干下標構成的列表
print(data.iloc[3]) # 等價于print(data.iloc[3, :])
輸出：
這種寫法返回的是pandas.core.series.Series對象，如果要pandas.core.frame.DataFrame對象可以改成data.iloc[[3]]
print(data.iloc[[1, 2, 4], [2, 4, 5]])
輸出：
下標的切片
print(data.iloc[4: 6, 1:])
輸出：
布爾型列表（注意長度需要和行數(shù)/列數(shù)保持一致）
print(data.iloc[[False, True, False, False, True, True], [True, False, False, True, True, True]])
輸出：
可以返回合理值的函數(shù)
data.iloc[lambda x: x.index > 'Bob']
輸出：
解釋一下，這里傳入lambda匿名函數(shù)的x是整個DataFrame，所以x.index就是['Alice', 'Bob', 'Chris', 'David', 'Ellen', 'Frank']，大于Bob即取字典序大于Bob的那些index；這里的函數(shù)意義不大，真正有用的是當DataFrame的index是整數(shù)的時候你可以通過這種方式選取滿足某種要求的index，比如只選那些index為偶數(shù)的記錄：
data.iloc[lambda x: x.index % 2 == 0]
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