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=['A','B','C'...
'Email':['tom@pandasdataframe.com','nick@pandasdataframe.com','john@pandasdataframe.com','tom2@pandasdataframe.com']}df=pd.DataFrame(data)# 使用loc选择Name为Tom且Age大于19的所有行print(df.loc[(df['Name']=='Tom')&(df['Age']>19)])...
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。...
frame.loc[:,['year']] #返回的是<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>对象。 1 要求:取第2行第3列,第2行行名为’b’,第3列列名为’pop’。 frame.loc['b','pop'] 1 要求:读取dataframe某个区域,比如第3列的第2到第5行,第3列为"pop"列,第2到第5行即b行到e行。 frame.loc['b':'e',...
pandas.DataFrame()中的iloc和loc用法 代码语言:javascript 代码运行次数: importnumpyasnpimportpandasaspd from pandasimportSeries,DataFrame np.random.seed(666)df=pd.DataFrame(np.random.rand(25).reshape([5,5]),index=['A','B','D','E','F'],columns=['c1','c2','c3','c4','c5'])print(...
Pandas DataFrame中loc()和iloc()的区别 python的Pandas库对于数学数据的处理非常有用,并被广泛用于机器学习领域。它包括许多方法以保证其正常运行。loc()和iloc()就是这些方法之一。这些方法用于从Pandas DataFrame中切分数据。它们有助于在Python中从DataFrame中方便地
loc['nonexistent_label'] # 解决方案:先检查标签是否存在 if 'nonexistent_label' in df.index: df.loc['nonexistent_label'] 4.2 混淆 loc 和iloc # 错误:用整数标签时混淆 df = pd.DataFrame(data, index=[10, 20, 30]) df.loc[0] # KeyError(因为索引是 10,20,30) df.iloc[0] # 正确选择...
loc 和iloc 都是pandas DataFrame 的数据选择方法,它们都可以用于选择行和列的数据,但是它们的工作方式有一些重要的区别: 相同点: 选择行和列:无论是 loc 还是iloc,都可以用来选择行和列的数据。例如,df.loc[rows, columns] 和df.iloc[rows, columns]。 接受列表和切片:loc 和iloc 都可以接受一个列表或者一...
DataFrame(data)# 切片选择行rows_slice = df.iloc[1:4]print(rows_slice)# 切片选择列cols_slice = df.iloc[:, :2]print(cols_slice)输出结果： A B C127122381334914 A B161272383494510以上是关于 loc 和 iloc 索引的详细介绍，它们是 Pandas 中重要的索引方法，用于选择和操作 DataFrame ...
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”列和“b”列的值之和。 使用“for”循环,我们可以遍历...