frame.loc['b':'e',['pop']] #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,第1、2列的列名分别为’state’和’yea‘列,第2、5行的行名为’b’和‘e’行。 frame.loc['b':'e','state':'year'] #返回的是<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>...
在Pandas DataFrame中,iloc和loc是两个非常强大的工具,用于根据不同的索引方式访问和操作数据。以下是关于它们的详细解释、对比以及示例代码: 1. iloc在Pandas DataFrame中的用法和功能 iloc是基于整数位置索引的选择器,它允许你通过行和列的整数索引来访问DataFrame中的数据。iloc遵循Python的基于0的索引系统,即第一个...
Python 的DataFrame 中,有几种数值定位/取值方式 1. df.at() 2. df.iloc[] 3. df.loc[] 记忆点如下: 应用: 用于选取数据 : df2=df.loc[参数1,参数2] 用于赋值 :df.loc[参数1,参数2]=1 如下一一进行参数解读及示例 1. df.at(索引,列名) 该函数只能取某一个元素的值 该函数采取,行索引加列名...
loc:通过选取行(列)标签索引数据 iloc:通过选取行(列)位置编号索引数据 ix:既可以通过行(列)标签索引数据,也可以通过行(列)位置编号索引数据 In [1]: import pandas as pd In [2]: import numpy as np In [3]: df=pd.DataFrame(np.arange(20).reshape(4,5),index=['ind0','ind1','ind2','in...
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
loc通过位置在DataFrame中选取数据 3.1 iloc 获取行 3.1.1 iloc 获取单行 以获取第二行为例 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 print(df)print("===")print(df.iloc[1])# 第2行 3.1.2 iloc 获取多行 获取下标为0,2的行(第1、3行...
loc通过标签选取数据 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'...
针对于dataframe格式的数据，loc和iloc中括号中，表示的意思是 df1.iloc[行开始 : 行结束, 列开始 : 列结束]大家记住以上公式，就可以灵活的对dataframe格式的数据进行选择和切片操作了。注意，第一行的数据位置是0，所以行开始为1的话，表示从第二行开始选择，行结束为4的话，表示到第四行结束，但是不包括第...
loc函数:通过行索引 “Index” 中的具体值来取行数据(如取"Index"为"A"的行) iloc函数:通过行号来取行数据(如取第二行的数据) 注:loc是location的意思,iloc中的i是integer的意思,仅接受整数作为参数。 1.2 loc与iloc的区别 官网解释DataFrame中的loc与iloc: ...