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聊聊Python pandas 中loc函数的使用,及跟iloc的区别说明

作者:Rainpages

这篇文章主要介绍了聊聊Python pandas 中loc函数的使用,及跟iloc的区别说明,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

loc和iloc的意思

首先,loc是location的意思,和iloc中i的意思是指integer,所以它只接受整数作为参数,详情见下面。

loc和iloc的区别及用法展示

1.区别

loc works on labels in the index.
iloc works on the positions in the index (so it only takes integers).

2.用法展示

首先创建一个dataframe:

1)loc为Selection by Label函数,即为按标签取数据,标签是什么,就是上面的'0'~‘4', ‘A'~‘B'。

例如第一个参数选择index,第二个参数选择column,如下图:

建议写df.loc[0, :],这样可以清楚的看出为第0行的所有记录,同样如果取第'A'列的所有记录,可以写df.loc[:, ‘A'],如下图:

:表示所有,[]里边为先行后列。

2)iloc函数为Selection by Position,即按位置选择数据,即第n行,第n列数据,只接受整型参数

记住,0:2为左闭右开区间,即取0,1,如下图:

若要取第一列的所有数据,则为df.iloc[:, 0],记住不接受'A'作为参数,如下图:

补充:只需一个例子帮你搞清并记住python loc和iloc

帮你区分python loc和iloc

最基本的概念loc通常用于行标签和列标签,iloc通常直接用于行序号和列序号,具体举个例子帮助大家理解。

创建一个以abcd为索引,四行三列的Dataframe。

df = pd.DataFrame({'number':[10,20,30,20],
     '科目':['语文','数学','英语','化学'],
     '名称':['小米','华为','苹果','联想']},index=['a','b','c','d'])
print(df)

结果如图所示 :

先来看loc:

print(df.loc['a':'c'])
print(df.loc[['a','c']])
print(df.loc[:'c'])

分别输出a行到c行;a行和c行;a行到c行。

如图所示:

还可以设置取出某几行某几列:

print(df.loc[:'c',['number','科目']])

结果如下图所示:取出a到c行的number和科目列。

如下图所示:

loc基本用法就这些。实际上iloc用法和loc差不多,但iloc不是直接取已有索引。而是默认索引就是1,2,3,4~~~

同样的我们用iloc做下上述操作。

print(df.iloc[0:3])
print(df.iloc[[0,2]])
print(df.iloc[:3])

结果同样如上图所示:

用iloc取出a到c行的number和科目列:

print(df.iloc[0:3,[0,1]])

结果如下图所示:

我相信读到这里大家应该就理解了它们的用法。最后再提醒大家一下,loc不管行还是列调用的都是Dataframe自身的行标签和列标签。

而iloc调用的是行[1,2,3,4~],列[1,2,3,4]。

以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持脚本之家。如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教。

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