iloc[]则相反。 取第三列,无论使用loc[]函数还是iloc[]函数,如果没有行索引都会报错。 frame.loc['pop'] frame.loc[,'pop'] frame.iloc[,3] 不同点 1、loc[]函数接收的是行/列的名称(可以是整数或者字符),iloc[]函数接收的是行/列的下标(从0开始),不能是字符。 2、loc[]函数在切片时是按闭区间...
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...
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...
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...
Python 中 loc 和iloc 的区别 在Pandas 库中,DataFrame 是用于存储和操作结构化数据的主要数据结构。为了高效地访问和修改 DataFrame 中的数据,Pandas 提供了两种基于标签(label-based)和位置(position-based)的索引方法:loc 和iloc。 loc 方法 loc 是基于标签的索引器,它允许你通过行标签和列标签来访问 DataFrame ...
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...
51CTO博客已为您找到关于python中iloc和loc函数区别的相关内容,包含IT学习相关文档代码介绍、相关教程视频课程,以及python中iloc和loc函数区别问答内容。更多python中iloc和loc函数区别相关解答可以来51CTO博客参与分享和学习,帮助广大IT技术人实现成长和进步。
s.loc[0:1] # rows at index labels between 0 and 1 (inclusive) 0 d 1 e s.iloc[0:1] # rows at index location between 0 and 1 (exclusive) 49 a 从结果看loc指的是0和1之间的index label,包含两侧的值; iloc指的是0到1之间的index location,左闭右开,说只包含了0这个位置的值; ...
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...
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...