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。...
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...
iloc()函数是一个基于索引的选择方法,这意味着我们必须在该方法中传递一个整数索引来选择一个特定的行/列。与loc()不同的是,该方法不包括所传递范围的最后一个元素。iloc()不接受布尔数据,与loc()不同。使用iloc()进行的操作是。 示例1: 使用整数索引选择行 # selecting 0th, 2th, 4th, and 7th index ...
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。 --loc内部还可以传入表达式,结果会返回满...
2.iloc[]按位置切片 3.loc[]按标签切片 4.既按标签又按位置 5.at[],iat[]取单个元素 6.按条件切片 直接上例子~~~ 先导入需要的包,生成一个6行6列的随机df import numpy as np import pandas as pd import random np.random.seed(5)#设置种子 a=np.random.randint(1,10,(6,6))#生成随机矩阵 ...
在深入了解loc和iloc之前,我们首先需要了解什么是pandasDataFrame。DataFrame 是一个二维的、表格型的数据结构,它可以存储不同类型的数据(整数、浮点数、字符串等),并且每个轴都有标签(行标签和列标签)。 importpandasaspd data={'Name':['Alice','Bob','Charlie'],'Age':[25,30,35],'City':['New York',...
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。
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...
②iloc和loc DataFrame中的最常用的方法'.loc','.iloc'继承自IndexingMixin: .iloc() 括号中的参数可选:整数;整数列表;整数切片; 官方释义:Purely integer-location based indexing for selection by position.“基于整数的位置索引” print(df.iloc[0]) # 行索引为0,即第0行的值:1,2 ...
所以DataFrame当中也为我们封装了现成的行索引的方法,行索引的方法一共有两个,分别是loc,iloc。这两种方法都可以查询某一行,只是查询的参数不同,本质上没有高下之分,大家可以自由选择。 首先,我们还是用上次的方法来创建一个DataFrame用来测试: 代码语言:javascript ...