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
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...
python中iloc和loc函数区别 在数据处理时，选取特定行列是常见需求。Python的Pandas库提供了两种常用函数：iloc和loc。两者看起来相似，实际使用场景完全不同。索引方式不同 loc基于标签定位数据。假设有一个班级成绩表，行索引为学生姓名，列索引为科目名称。想找张三的数学成绩，用loc直接写df.loc["张三","数学"]。
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 ...
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...
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...
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; ...
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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...