pandas.DataFrame()中的iloc和loc用法 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: 代码语言:javascript 复制 importnumpyasnpimportpandasaspd from...
df.iloc[start_position:end_position, start_column:end_column] 可以同时选择行和列的位置范围。 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...
关于loc和iloc loc指的是定位索引,英文意思是loction iloc指的是数字定位索引,int location表示这个只能通过整数索引来取出元素 先定义数据 iloc索引用法 取出指定的某几行,或某几列 这个方法是在需要取出特定的行或者列的时候用,行或者列可以不填,默认选择是全部行或者全部列 区域选择 这个方法是比较常用的选择子区...
data={'Name':['Tom','Nick','John','Tom'],'Age':[20,21,19,18],'Email':['tom@pandasdataframe.com','nick@pandasdataframe.com','john@pandasdataframe.com','tom2@pandasdataframe.com']}df=pd.DataFrame(data)# 使用loc选择第0行和第2行print(df.loc[[0,2]]) Python Copy Output: 示例代...
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DataFrame中的任意数据。
DataFrame基础|loc和iloc的区别 1. 简介 Pandas以类似字典的方式来获取某一列的值,比如df[‘A’],这会得到df的A列。 操作行时通常使用两种方法:一种是iloc方法,另一种方法是loc方法。 loc是指location的意思,iloc中的i是指integer。 loc:根据index来索引。
DataFrame.iloc() 基于一个Position筛选 基于一个Position数组筛选 基于一个Position切片筛选 基于一个boolean数组筛选 基于一个函数筛选 在介绍DataFrame的数据结构时,我们解释过label和position两个概念,这两个概念和loc()与iloc()两个操作息息相关。所以,在介绍这两个操作之前,我们再简单复习一下label和position: ...
在Pandas中,DataFrame是一个二维标签化的数据结构,用于存储和操作表格数据。为了方便地选择和操作数据,Pandas提供了多种方法,其中最常用的就是loc和iloc。一、loc函数Loc函数是Location-based indexing的缩写,它通过行标签(index)中的具体值来选择行数据。这意味着你可以使用行标签来定位特定的行,并对这些行进行操作。
1、 loc和iloc函数都是用来选择某行的,iloc与loc的不同是:iloc是按照行索引所在的位置来选取数据,参数只能是整数。而loc是按照索引名称来选取数据,参数类型依索引类型而定; 2、 at和iat函数是只能选择某个位置的值,iat是按照行索引和列索引的位置来选取数据的。而at是按照行索引和列索引来选取数据; ...
df.loc['cobra', 'shield'] 2 通过一个行标签的切片和单个列标签。获取对应行列 df.loc['cobra':'viper','max_speed']cobra1viper4Name:max_speed,dtype:int64 通过与行轴长度相同的布尔值列表、获取行 df.loc[[False,False,True]]max_speed shield ...