(4)进行切片操作 loc:通过行、列的名称或标签来索引iloc:通过行、列的索引位置来寻找数据 首先,我们先创建一个Dataframe,生成数据,用于下面的演示 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importpandasaspdimportnumpyasnp # 生成DataFrame data=pd.DataFrame(np.arange(30).reshape((6,5)),columns=[...
frame.iloc[1:5,[2]] #返回的是<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>对象。 1 要求:取第1、2列的第2到第5行。 frame.iloc[1:5,0:2] #因为是.iloc[]中用:表示从第几行/列到第几行/列是左闭右开的的方式,因此这里下标3表示第四行与第四列是取不到的。 frame.iloc[[1,2,3,4],[0,1]]...
iloc 是pandas DataFrame 的一个重要功能,它是基于整数位置的数据选择方法,意味着它根据数据的整数位置来进行数据的选择。在使用 iloc 时,需要了解以下几个重要的点: 单个整数:返回该位置对应的行 整数列表:返回位置列表中所有位置对应的行 整数切片:返回位置范围内的行 import pandas as pd data = { "Name...
在Pandas中,`iloc` 和 `loc` 是两种不同的索引方式,用于访问和选择数据。 iloc(位置索引) 通过整数位置进行索引。使用整数来选择行和列,类似于 NumPy 的索引方式。 importpandasaspd df=pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]},index=['row1', 'row2', 'ro...
1 df.iloc 官方文档中定义为“基于整数位置的索引,用于按位置选择。” df.iloc就是只根据行列号对数据进行切片或选择。当作数组取数就行。 df.iloc [ raw , col ]:第一个参数raw表示行选,第二个参数表示列选,都必须是整数。 例子: import pandas as p
import pandas as pd# 创建一个示例 DataFramedata = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}df = pd.DataFrame(data)# 选择单行数据row_data = df.iloc[1]print(row_data)# 选择单列数据col_data = df.iloc[:, 2]print(col_data)输出结果：A 2B 5C 8Nam...
在刚学习Python的时候,对于loc、iloc、at、iat、ix有点混乱,没有进行过整理和梳理。所以针对这几种用法进行一次案例的整理。本次优先整理loc和iloc SQL中的select是根据列的名称来选取;Pandas则更为灵活,不但可根据列名称选取,还可以根据列所在的position(数字,在第几行第几列,注意pandas行列的position是从0开始)选...
类似地,iloc用于使用索引和列号访问值。 ##df.loc[index, column_number] df.iloc[1,0] ### 输出:10 因此,loc函数用于使用列名访问列,而iloc函数用于使用列索引访问列。 如果在 Python 中将 loc/iloc 与循环一起使用会发生什么? 想象一下,我们想要在 DataFrame df 中添加一个新列“c”,其值等于“a”列...
在Python学习初期，对于loc、iloc、at、iat、ix的概念容易混淆，本文将整理对比loc与iloc的使用方法。在Pandas中，数据选取方式比SQL更加灵活，不仅可以通过列名称选取数据，还可以根据列在数据表中的位置进行选取。接下来，我们将分别介绍loc与iloc两种数据选取方式。一、loc loc是通过标签或布尔数组来获取一...
实际操作中我们经常需要寻找数据的某行或者某列,这里介绍我在使用Pandas时用到的两种方法:iloc和loc。 目录 1.loc方法 (1)读取第二行的值 (2)读取第二列的值 (3)同时读取某行某列 (4)读取DataFrame的某个区域 (5)根据条件读取 (6)也可以进行切片操作 ...