locilocix 区别
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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locilocix 区别相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
loc——通过行标签索引行数据
iloc——通过行号索引行数据
ix——通过行标签或者行号索引行数据(基于loc和iloc 的混合)
同理,索引列数据也是如此!
举例说明:
1、分别使用loc、iloc、ix 索引第一行的数据:
(1)loc
import pandas as pd
data=[[1,2,3],[4,5,6]]
index=[‘a‘,‘b‘]#行号
columns=[‘c‘,‘d‘,‘e‘]#列号
df=pd.DataFrame(data,index=index,columns=columns)#生成一个数据框
#print df.loc[‘a‘]
‘‘‘
c 1
d 2
e 3
‘‘‘
print df.loc[0]
#这个就会出现错误
‘‘‘
TypeError: cannot do label indexing on <class ‘pandas.indexes.base.Index‘>
with these indexers [1] of <type ‘int‘>
‘‘‘
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 7
- 8
- 9
- 10
- 11
- 12
- 13
- 14
- 15
- 16
- 17
- 18
- 19
(2)iloc
import pandas as pd
data=[[1,2,3],[4,5,6]]
index=[‘a‘,‘b‘]#行号
columns=[‘c‘,‘d‘,‘e‘]#列号
df=pd.DataFrame(data,index=index,columns=columns)#生成一个数据框
print df.iloc[0]
‘‘‘
c 1
d 2
e 3
‘‘‘
print df.iloc[‘a‘]
‘‘‘
TypeError: cannot do positional indexing on <class ‘pandas.indexes.base.Index‘>
with these indexers [a] of <type ‘str‘>
‘‘‘
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 7
- 8
- 9
- 10
- 11
- 12
- 13
- 14
- 15
- 16
- 17
(3)ix
import pandas as pd
data=[[1,2,3],[4,5,6]]
index=[‘a‘,‘b‘]#行号
columns=[‘c‘,‘d‘,‘e‘]#列号
df=pd.DataFrame(data,index=index,columns=columns)#生成一个数据框
print df.ix[0]
‘‘‘
c 1
d 2
e 3
‘‘‘
print df.ix[‘a‘]
‘‘‘
c 1
d 2
e 3
‘‘‘
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 7
- 8
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- 11
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- 17
- 18
2、分别使用loc、iloc、ix 索引第一列的数据:
import pandas as pd
data=[[1,2,3],[4,5,6]]
index=[‘a‘,‘b‘]#行号
columns=[‘c‘,‘d‘,‘e‘]#列号
df=pd.DataFrame(data,index=index,columns=columns)#生成一个数据框
print df.loc[:,[‘c‘]]
print df.iloc[:,[0]]
print df.ix[:,[‘c‘]]
print df.ix[:,[0]]
#结果都为
‘‘‘
c
a 1
b 4
‘‘‘
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 7
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- 9
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- 18
- 19
3、分别使用loc、iloc、ix 索引多行的数据:
import pandas as pd
data=[[1,2,3],[4,5,6]]
index=[‘a‘,‘b‘]#行号
columns=[‘c‘,‘d‘,‘e‘]#列号
df=pd.DataFrame(data,index=index,columns=columns)#生成一个数据框
print df.loc[‘a‘:‘b‘]
print df.iloc[0:1]
print df.ix[‘a‘:‘b‘]
print df.ix[0:1]
#结果都为
‘‘‘
c d e
a 1 2 3
b 4 5 6
‘‘‘
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 7
- 8
- 9
- 10
- 11
- 12
- 13
- 14
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- 16
- 17
- 18
- 19
4、分别使用loc、iloc、ix 索引多列的数据:
import pandas as pd
data=[[1,2,3],[4,5,6]]
index=[‘a‘,‘b‘]#行号
columns=[‘c‘,‘d‘,‘e‘]#列号
df=pd.DataFrame(data,index=index,columns=columns)#生成一个数据框
print df.loc[:,‘c‘:‘d‘]
print df.iloc[:,0:2]
print df.ix[:,‘c‘:‘d‘]
print df.ix[:,0:2]
#结果都为
‘‘‘
c d
a 1 2
b 4 5
‘‘‘
转自 https://blog.csdn.net/hecongqing/article/details/61927615
以上是关于locilocix 区别的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
jquery 对象的 heightinnerHeightouterHeight 的区别以及DOM 元素的 clientHeightoffsetHeightscrollHeightoffset(代码片段