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 selection] 代码示例 (1) 根据索引选择单行或单列 data.loc[0]#选择第0行data.loc[:,['住宅类型']]# 选择这一列 (2)选择多列 data.loc[:,['住宅类型','住宅区域']] dat
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; loc's label-querying capabilities extend well-beyond integer indexes and it's worth highlighting a couple of additional examples. >>> s2 = pd.Series(s.index, index...
普通索引选择指定的行、列:df.loc[['行索引名称'],[列索名称]] 位置索引选择指定的行、列:df.iloc[[0,2],0,2]] 布尔索引(选择行)+普通索引选择列:df[df.年龄>20].loc[列索名称] 切片索引选择指定的行、列:df.iloc[0:2,1:2] 布尔索引(选择行)+普通索引选择列:df[df.年龄>20].loc[列索名称] ...
locworks on labels in the index. ilocworks on the positions in the index (so it only takes integers) 也就是说loc是根据index来索引, 如上table定义了一个index,那么loc就根据这个index来索引对应的行。 iloc是根据行号来索引,行号从0开始,逐次加1。 例如: print(table.iloc[0]) print(table.loc['a...
1)选择子集 如果数据分析只需要用到部分行列,则可以在此选择数据的子集,以减少后期分析的数据量。 获取子集的方法是DataFrame下的loc[函数], p=f.loc[1:100,'购药时间':'销售数量'],就可以获取从索引1到100,购药时间和销售数量之间的所有数据。
df.iloc[0:2,[0,1]] #可以按照行号选取多行多列 选取第0~2行 第0～2列 a b 0 11 aa 1 22 bb 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'...
value = df.loc[1, 'A']print('第2行第1列的值:', value)在这个例子中,输出结果应为'111'。类似地,使用`df.iloc`可以基于位置索引获取值。总结而言,处理DataFrame时,通过使用`shape`、`.index`以及`loc`、`iloc`属性,可以轻松获取行数、列数、索引以及特定位置的值。这些功能使得DataFram ...
Python的loc()函数是Pandas中用于根据指定标签（label）获取行或列的函数。可以理解为专门用来根据标签（其实就是行列名）获取数据的函数。这种方式比较灵活，索引的类型可以是字符串，整数，布尔值等。loc()函数遵循Python标准的数据索引方式，即通过[]形式进行数据索引，如 df.loc["行名1","列名1"] 来获取指定行...
print(df.loc[1:3]) # 选择单列数据 print(df.loc[:,'Name']) # 选择多列数据 print(df.loc[:, ['Name','City']]) # 选择列范围数据 print(df.loc[:,'Age':'City']) # 选择特定行和列的数据 print(df.loc[0,'Name']) # 选择特定行和多列的数据 print(df.loc[0, ['Name','City'...
1、单个行名/列名 或 行名/列名的列表 要求:读取第2行,行名为’b’。 frame.loc['b'] 1 注意: 上面这种写法,运行"print(type(frame.loc[‘b’]))"可以知道返回的是<class ‘pandas.core.series.Series’>对象,如果要<class ‘pandas.core.frame.DataFrame’>对象可以改成frame.loc[[‘b’]]。