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[[0,2],[1,2]]#选择行号为0和2,列号为1和2的数据 1. 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...
df.iloc[2:5,3:6] 取第3行至第5行,再取第4列至第8列的值 df.iloc[[True,True,Flase,False,False,False],3:6] 取为True的行,再取第4列至第6列的值 df.iloc[[True,True,Flase,False,False,False],[True,True,Flase,False,False,False]] 取为True的行,再取为True的列 3. df.loc[参数1,参...
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...
在Python DataFrame中，数据选取和赋值操作可通过三种方式实现，分别是df.at(), df.iloc[]和df.loc[]。以下是它们的详细解释和使用示例：首先，df.at()方法用于根据特定的索引和列名获取单个元素的值，例如：df.at('a', 'A')。其次，df.iloc[]提供了一种更灵活的取值方式。它接受两种参数格式：...
2)iloc:通过整数位置获得行和列的数据。 一、loc :通过标签或布尔数组获得一组行和列。 2-1先定义一个DataFrame: import pandas as pd df = pd.DataFrame([[1, 2], [4, 5], [7, 8]], index=['cobra', 'viper', 'sidewinder'], columns=['max_speed', 'shield']) DataFrame结果: max_speed...
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...
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...
1.1 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...