3. loc和iloc在使用上的主要区别 索引类型:loc使用标签索引,而iloc使用整数位置索引。 索引范围:loc的范围是左闭右开的,而iloc则是完全基于位置的索引,不包括结束位置。 灵活性:loc更适合于基于标签的选择,特别是当标签具有实际意义时;而iloc则更适合于需要基于数据位置进行选择的场景。4...
loc是指location的意思,iloc中的i是指integer。 loc:根据index来索引。 iloc:根据行号来索引,行号从0开始,逐次加1。 2. 示例 In [1]: df = DataFrame(randn(5,2),index=range(0,10,2),columns=list('AB')) In [2]: df Out[2]: A B 0 1.068932 -0.794307 2 -0.470056 1.192211 4 -0.284561 0....
3、 loc和iloc函数的功能包含at和iat函数的功能。
(2)iloc和loc区别:是iloc接收的必须是行索引和列索引的位置。 iloc方法的使用方法:DataFrame.iloc[ 行索引位置 , 列索引位置 ] # 开区间(不含最后一个值) (3)注意点: -- 使用loc方法和iloc实现多列切片,其原理的通俗解释就是将多列的列名或者位置作为一个列表或者数据传入。 -- 使用loc,iloc方法可以取出D...
Pandas DataFrame 中的 .at[]、.iloc[]、.loc[] 方法都可以用于获取或设置 DataFrame 中的元素,但它们的使用方式和作用范围有所不同: 1..at[] 方法:.at[] 方法是用于根据行标签和列标签来获取或设置 DataFrame 中的单个值的方法,只能操作单个元素。使用 .at[] 方法时,需要指定行标签和列标签,比如 df.at...
df.loc['a']Traceback(most recent call last):…… KeyError:'the label [a] is not in the [index]' 2、iloc:通过行号选取数据,即通过数据所在的自然行列数为选取数据。iloc方法也有两个参数,按顺序控制行列选取。 注意:行号和索引有所差异,进行筛选后的数据行号会根据新的DataFrame变化,而索引不会发生...
简单的说: iloc,即index locate 用index索引进行定位,所以参数是整型,如:df.iloc[10:20, 3:5] loc,则可以使用column名和index名进行定位,如: df.loc[‘image1’:‘image10’, ‘age’:‘score’] 实例:
df.iloc[[True,True,Flase,False,False,False],[True,True,Flase,False,False,False]] 取为True的行,再取为True的列 3.df.loc[参数1,参数2] 该函数可以取某个元素、某行、某列、多行、多列。 该函数可用于查找多重索引或者多重列名的的数据框。