frame.loc[lambda x: x['pop']>2] 1 iloc方法 1、单个下标 或 若干下标构成的列表,从0开始。 要求:取第2行的值。 frame.iloc[1] 1 注意: 上面这种写法,运行"print(type(frame.iloc[1]]))"可以知道返回的是<class ‘pandas.core.series.Series’>对象,如果要<class ‘pandas.core.frame.DataFrame’>...
data.iloc[2] # 第二行data.iloc[-1] #最后一行 (3)选择多行或多列 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...
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,因为它基于整数位置进行选择,不需要在标签和位置之间进行转换。同时,iloc方法在处理缺失数据时也更加可靠。因此,在选择使用loc还是iloc时,需要根据具体情况进行权衡。同时,结合使用这两种方法,可以实现更复...
loc、iloc、ix对于列的索引跟对行的索引是一样的,loc只能通过选取列标签索引数据,iloc只能通过选取列位置编号索引数据,ix 既可以通过行标签索引数据,也可以通过行位置编号索引数据,还可以两者混用,爱无止境。 In [14]: df.loc['ind0','col0'] Out[14]: 0 In [15]: df.loc['ind0',0] Traceback (mo...
iloc是通过整数位置来获取行和列的数据。1. 定义一个DataFrame，展示DataFrame的结果。2. 通过行索引获取单一数据。执行代码后，我们得到指定行的数据。3. 获取多行数据。执行代码后，我们得到多个指定行的数据。4. 利用切片获取数据。执行代码后，我们得到指定位置的数据。在使用loc与iloc时，主要区别在于...
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...
Pandas中的loc和iloc两个函数的⽤法基本相同。iloc与之不同的是它读取数据使⽤⾏索引跟列索引来对数据进⾏定位选取。⽽loc函数可以通过⾏名跟列名来对数据进⾏选取。也就是字符串或者字母。另外对于索引⽅⾯，虽然loc⽅法中也⽀持对⾏，列使⽤Int类型做筛选跟切⽚。但是这个是与iloc有所不...
1 利用loc、iloc提取行数据 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) import numpy as np import pandas as pd #创建一个Dataframe data=pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4),index=list('abcd'),columns=list...
在刚学习Python的时候,对于loc、iloc、at、iat、ix有点混乱,没有进行过整理和梳理。所以针对这几种用法进行一次案例的整理。本次优先整理loc和iloc SQL中的select是根据列的名称来选取;Pandas则更为灵活,不但可根据列名称选取,还可以根据列所在的position(数字,在第几行第几列,注意pandas行列的position是从0开始)选...