❤️pandas df.loc[] 与 df.iloc[] 详解及其区别，建议收藏❤️

2023年8月22日下午7:31 • Python • 阅读 30

文章目录

思维导图
一、df.loc[]与df.iloc[]区别
二、df.loc[]详解
*
df.loc[] 允许输入
三、df.iloc[]详解
*
df.iloc[] 允许输入
df.loc[]与df.iloc[]例子对比
*
1.创建数据集
2.整数索引
3.列表索引
切片索引
4.布尔索引
函数/条件索引
同时索引行和列

思维导图

❤️pandas df.loc[] 与 df.iloc[] 详解及其区别，建议收藏❤️

; 一、df.loc[]与df.iloc[]区别

df.loc[]：是按标签或者布尔数组进行行/列索引
df.iloc[]：是按标签位置（from 0 to length – 1)或者布尔数组进行索引

二、df.loc[]详解

df.loc[] 允许输入

&#x6574;&#x6570;&#x6216;&#x8005;&#x5B57;&#x7B26;&#x4E32;&#xFF0C;&#x6574;&#x6570;&#x5FC5;&#x987B;&#x4E3A;&#x6807;&#x7B7E;&#x540D;&#xFF0C;&#x5982; df.loc[1] &#x884C;&#x6807;&#x7B7E;&#x4E3A;1&#x7684;&#x884C; &#x3001;df.loc['abc'] &#x884C;&#x6807;&#x7B7E;&#x4E3A;abc&#x7684;&#x884C;
&#x5217;&#x8868;&#xFF0C;df.loc[['a','b','c']] &#x7D22;&#x5F15;&#x884C;&#x6807;&#x7B7E;&#x5206;&#x522B;&#x4E3A; a,b,c&#x7684;&#x884C;
&#x5207;&#x7247;&#xFF0C;df.loc['a':'b'] &#x7D22;&#x5F15;&#x884C;&#x6807;&#x7B7E;&#x4E3A;&#x4ECE;a&#x5230;b&#x7684;&#x884C;&#xFF0C;df.loc[:] &#x6240;&#x6709;&#x884C; df.loc[:,:] &#x7D22;&#x5F15;&#x6240;&#x6709;&#x884C;&#x548C;&#x5217;
&#x5E03;&#x5C14;&#x6570;&#x7EC4;&#xFF0C;&#x957F;&#x5EA6;&#x9700;&#x8981;&#x4E0E;&#x8F74;&#x7684;&#x957F;&#x5EA6;&#x4E00;&#x81F4;&#xFF0C;df.loc[[True,True,False]] &#x7D22;&#x5F15;&#x4E3A;True&#x7684;&#x884C;
&#x51FD;&#x6570;&#xFF0C;df.loc[df.index != 2,:] &#x7D22;&#x5F15;&#x9664;&#x884C;&#x6807;&#x7B7E;&#x4E3A;2&#x5916;&#x7684;&#x6240;&#x6709;&#x884C;&#x548C;&#x5217;

三、df.iloc[]详解

df.iloc[] 允许输入

&#x6574;&#x6570; &#xFF0C;df.iloc[3] &#x7D22;&#x5F15;&#x4F4D;&#x7F6E;&#x4E3A;3&#x7684;&#x884C;&#xFF0C;&#x5373;&#x7B2C;&#x56DB;&#x884C;
&#x6574;&#x6570;&#x5217;&#x8868;&#xFF0C;df.iloc[[0,2,3]] &#x7D22;&#x5F15;&#x7B2C;&#x4E00;&#x3001;&#x4E09;&#x3001;&#x56DB;&#x884C;
&#x5207;&#x7247;&#xFF0C;df.iloc[0:3] &#x7D22;&#x5F15;&#x7B2C;&#x4E00;&#x5230;&#x7B2C;&#x56DB;&#x884C; &#xFF0C;df.loc[:,:] &#x7D22;&#x5F15;&#x6240;&#x6709;&#x884C;&#x548C;&#x5217;
&#x5E03;&#x5C14;&#x6570;&#x7EC4;&#xFF0C;&#x957F;&#x5EA6;&#x9700;&#x8981;&#x4E0E;&#x8F74;&#x7684;&#x957F;&#x5EA6;&#x4E00;&#x81F4;&#xFF0C;df.loc[[True,True,False]]&#xFF0C;&#x7D22;&#x5F15;&#x4E3A;True&#x7684;&#x884C;
&#x51FD;&#x6570;&#xFF0C;data.iloc[data.index != 0]  &#x7D22;&#x5F15;&#x9664;&#x7B2C;&#x4E00;&#x884C;&#x5916;&#x6240;&#x6709;&#x884C;

df.loc[]与df.iloc[]例子对比

1.创建数据集

import pandas as pd
dic = {'学号':[1,2,3,4,5],
       '姓名':['小王','小张','小李','小明','小东'],
       '成绩':[89,90,76,85,91]
      }
df = pd.DataFrame(dic,index=['a','b','c','d',1])

2.整数索引

; 3.列表索引

切片索引

; 4.布尔索引

函数/条件索引

; 同时索引行和列

1.索引整个数据集

2.索引某个值

3.切片索引

4.条件索引

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Original: https://blog.csdn.net/weixin_48701352/article/details/120247544
Author: 小莫_xm
Title: ❤️pandas df.loc[] 与 df.iloc[] 详解及其区别，建议收藏❤️

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