Pandas中loc和iloc函数区别

.loc[]主要基于标签(就是行名列名),但也可以与布尔数组一起使用
.iloc[]主要基于整数位置(行列索引都是从零开始,内在顺序),但也可以与布尔数组一起使用。

.loc[]用法

以下都是在jupyter中代码块
先定义一个DataFrame

import numpy as np
import pandas as pd
data=pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4),index=['one','two','three','four'],columns=['a','b','c','d'])
data

在这里插入图片描述
[ ]里可以输入什么

单个标签

在这里插入图片描述

标签列表

在这里插入图片描述

带有标签的切片对象(与通常的 python 切片相反,包括开始和停止)

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

与要切片的轴的长度相同的布尔数组

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

.iloc[]用法

[ ]里可以输入什么

单个整数

在这里插入图片描述
取第一行

整数的列表或数组

在这里插入图片描述
取一二行

具有整数的切片对象

在这里插入图片描述
前两行两列的交集

布尔数组

在这里插入图片描述
取前两行
在这里插入图片描述
前两行两列的交集

总结

.loc[[start:end],[start:end]]和.iloc[[start:end],[start:end]]
区别在于.loc使用的是行列标签(定义的具体行名和列名),而.iloc使用的是行列整数位置(从零开始)

参考

DataFrame.loc
DataFrame.iloc


版权声明:本文为weixin_43544164原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。