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...
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...
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。
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...
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,而索引不会发生变化。 df Out[196]:a b c d 0 1 2 e 3 4 5 ...
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 ...