frame.iloc[1:5,2] #返回的是<class 'pandas.core.series.Series'>对象。 1 frame.iloc[1:5,[2]] #返回的是<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>对象。 1 要求:取第1、2列的第2到第5行。 frame.iloc[1:5,0:2] #因为是.iloc[]中用:表示从第几行/列到第几行/列是左闭右开的的方式,因此...
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
在这个例子中,df.iloc[:, 1]首先使用iloc的定位功能,将要筛选的位置确定为第二列。然后,返回一个布尔序列,表示第二列中大于5的位置。然后,通过来筛选出满足条件的行,形成新的 DataFrame。 条件筛选示例-loc的布尔数组筛选 使用条件索引筛选出行为第二、三行,列为第二行大于5的列。 importpandasaspd# 创建一个...
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...
Pandas是Python中用于数据处理和分析的强大库。在Pandas中,DataFrame是最常用的数据结构,用于存储和操作表格型数据。为了从DataFrame中选择数据,Pandas提供了loc和iloc两种方法。这两种方法虽然功能相似,但在实际使用中存在一些差异。locloc方法基于标签进行数据选择。它通过行标签和列标签来定位数据。以下是一个简单的示例:...
iloc:integer loction 为了方便记忆,记住i是integer的意思。iloc的列参数只能是整数;loc的列参数不能是整数。这是本质区别。注意,这里所指的是列参数。 直接调试上图验证吧。 准备csv格式数据如下: df=pd.read_csv('test.csv') # 运用read_csv 加载数据文件,数据文件放在和程序同一路径下 print(df.shape) #确...
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。 importpandasaspd mydict=[{'a':1,'b':2,'d':4},{'a':100,'b':200...
1、iloc的用法 参考文档:Python pandas.DataFrame.iloc函数方法的使用 2、loc的用法 参考文档:Python pandas.DataFrame.loc函数方法的使用 3、iloc和loc的区别 主要区别是loc获取具有特定label的行(and/or 列)。Iloc获取整数location上的行(and/or 列)。
通过一个例子来理解 loc。我们有以下名为 df 的 pandas DataFrame(如下所示),我们想要访问列“a”中第二行对应的值,即 10。 我们可以使用以下代码访问该值: ##df.loc[index, column_name] df.loc[1,'a'] ### 输出:10 类似地,iloc用于使用索引和列号访问值。
2、loc函数 3、iloc函数 总结 使用pandas进行数据分析的时候,我们经常需要对DataFrame的行或者列进行索引。使用pandas进行索引的方法主要有三种:直接使用行或者列标签、loc函数和iloc函数。 举个简单的例子: import numpy as np import pandas as pd df = pd.DataFrame({"Fruits":["apple","pear","banana","wat...