pandas的loc与iloc

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了pandas的loc与iloc相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

1. loc是用标签(也就是行名和列名)来查找,标签默认是数字,但也可以通过index参数指定为字符型等其他的类型。

  • 格式是df.loc[行名,列名],如果列标签没有给出,则默认为查找指定行标签的所有列。

例如:

1.1 创建一个DataFrame,不指定各行的名称(或者说标签),pandas会默认通过数字编号,将各行命名为0,1,2,。。。

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1.2 df.loc[行名],不指定列名,则查找输出该行名的所有列:

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1.3 df.loc[行名,列名],则查找行名为0,列名为‘id‘的值:

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1.4 df.loc 一个行名,多个列名,列名则以list形式给出:

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1.5 df.loc 多个行名,多个列名:

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1.6 df.loc 多个行名,逗号后面不给出列名,则认为是所有的列:

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#### 为了证明上述的例子中loc后面的第一个参数确实是行的名字,而不是编号,给出下面的例子,其中,创建DataFrame时,通过index参数来指定各个行的行名分别为 test1,test2,test3:

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1.7 多个行名,一个列名:

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1.8 多个行名,逗号后不给出列名,则默认为是所有列:

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1.9 多个行名,多个列名:

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2. iloc是用编号(行的编号和列的编号,从0开始)来查找。

2.1 创建DataFrame:

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2.2 df.iloc 一个行编号,一个列编号:

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2.3 df.iloc 一个行编号,多个列编号:

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2.4 df.iloc 多个行编号,一个列编号:

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2.5 df.iloc 多个行编号,行号逗号之后,列编号为空,则默认为所有列:

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2.6 如果不用编号,而用行或者列的名称,则报错:

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注:

1.上述代码用Jupyter编写运行,

2. 文章内容部分参考自:https://www.cnblogs.com/keye/p/7825280.html

 

以上是关于pandas的loc与iloc的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

Pandas——ix 与 loc 与 iloc 与 icol 的区别

将 append() 与 df.loc == 语句一起使用 Pandas Python

Pandas中loc,iloc与直接切片的区别

带有多索引的 df.at 与 df.loc

Python数据分析pandas真入门-----基础学习

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