print(df.iloc[0, 0]) # 选择位置为(0, 0)的元素 print(df.iloc[0:2, 0:2]) # 选择位置从(0, 0)到(1, 1)的子DataFrame 4. loc和iloc之间的主要区别 索引类型:loc基于标签索引,而iloc基于整数位置索引。 包含性:loc在切片时是包含结束索引的(类似于Python的列表切片),而iloc在切片时是不包含结...
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',...
df.loc[0] #选取第1行 因为第1行的行号是0所以和iloc效果相同 a 11 b aa c 9 d 1 Name: 0, dtype: object data = {'a':[11,22,33,44], 'b':['aa','bb','cc','dd'], 'c':[9,8,7,6], 'd':[1,2,3,4] } df1 = DataFrame(data,index = ['a','b','c','d']) df1...
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 ...
1.dataframe数据筛选:loc,iloc,ix,at,iat loc:需要用行列的标签进行索引。 iloc:需要用行列索引进行索引。 ix:功能更强大一些,结合了以上两种方法,既可以用标签,又可以用索引。 at:根据指定行index及列label,快速定位DataFrame的元素,选择列时仅支持列名。
1.准备一组DataFrame数据 2.loc 标签索引 2.1 loc 获取行 2.1.1 loc 获取一行 2.1.2 loc 获取多行 2.1.3 loc 获取多行(切片) 2.2 loc获取指定数据(行&列) 3. iloc 位置索引 3.1 iloc 获取行 3.1.1 iloc 获取单行 关于python数据分析常用库pandas中的DataFrame的loc和iloc取数据 基本方法总结归纳及示例如...
loc 与 iloc 两个函数的主要区别为: loc gets rows(or columns) with particular labels iloc gets rows(or columns) with integer locations 下面通过例子具体记录一下两者的使用细节 #1 首先创建一个dataframe 用例 #1 #2 直接使用索引 #2.1 当我们直接对df进行索引时,它其实通过将其看作label索引来进行数据的...
ix——通过行标签或者行号索引行数据(基于loc和iloc 的混合) 同理,索引列数据也是如此! 举例说明: 1、分别使用loc、iloc、ix 索引第一行的数据: (1)loc importpandasaspd data=[[1,2,3],[4,5,6]] index=['a','b']#行号columns=['c','d','e']#列号df=pd.DataFrame(data,index=index,columns...
简介:iloc,loc,ix的使用 在使用DataFrame数据类型的过程中,常要使用到iloc、loc、ix,总结一下三者的不同 import pandas as pd data = pd.DataFrame({'A':[1,2,3],'B':[4,5,6],'C':[7,8,9]}) data. iloc,loc,ix的使用 在使用DataFrame数据类型的过程中,常要使用到iloc、loc、ix,总结一下三者...
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...