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
data.iloc[0:3] #0-3行data.iloc[:,0:3] #0-3列data.iloc[[0,3],[2,5]] #第1行三行和第2列,5列data.iloc[0:3,2:5] #第0-2行和第2-4列 回到顶部 2. loc 定义 loc按照标签或者索引、布尔值或者条件进行选择数据,这种选择数据的方法较为常用。 语法 df.loc [row selection, column sele...
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”列和“b”列的值之和。 使用“for”循环,我们可以遍历我们的 DataFrame 并使...
df.iloc[1:3,0:3]#选择行号为1-2,列号为0-2的数据,注意切片范围为左闭右开 1. df.iloc[:,[True,False,False]]#行号全选,选择第1列数据 1. df.iloc[:,lambdadf:[0,2]]#选择dataframe的第1列与第3列 1. 2 df.loc loc按照标签或者索引、布尔值或者条件进行选择数据。 df.loc [ raw , col ...
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...
我们将上面的df.iloc[[0,2],[1,2]]修改成对应的loc形式,就是: df.loc[[0,2],['name','score']] 那么我们的整个程序就变成了: import pandas pandas.set_option('display.unicode.east_asian_width',True) file_path='d:\\pandas\\test.xlsx' df=pandas.read_excel(file_path,sheet_name=0) pri...
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...
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...
iloc[:, [0, 1]] 在这个例子中,df.iloc[[0, 1]]选择了第1行和第2行,df.iloc[:, [0, 1]]选择了第1列和第2列。注意,在iloc方法中,行位置和列位置都是整数类型。总结在实际使用中,loc方法更加直观和易读,因为它基于标签进行选择。然而,当处理大型数据集时,使用iloc方法可能会更高效,因为它基于整数...
1.1 loc、iloc、ix用途区别 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=['in...