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python iloc和loc切片的实现

作者:温欣'

本文主要介绍了python iloc和loc切片的实现,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

一、含正负号的下标

在这里插入图片描述

正下标从0开始,负下标从-1开始1。切片的时候包括头不包括尾部。

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二、loc和iloc

loc是指location的意思,iloc中的i是指integer。

【1】iloc:根据标签的所在位置,从0开始计数,先选取行再选取列

【2】loc:根据DataFrame的具体标签选取行列,同样是先行标签,后列标签

在这里插入图片描述

由上图可以看出:iloc[:4,2]和loc[:4,2]是不一样的,前者不包括4,后者包括4

lypdfdata=lypdf.iloc[:,1:-1].values
lypdftarget=lypdf.iloc[:,:-1].values
# 逗号前面是属于行,后面是属于列

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1. 利用loc、iloc提取行数据

import numpy as np
import pandas as pd
#创建一个Dataframe
data=pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4),index=list('abcd'),columns=list('ABCD'))
 
In[1]: data
Out[1]: 
    A   B   C   D
a   0   1   2   3
b   4   5   6   7
c   8   9  10  11
d  12  13  14  15
 
#取索引为'a'的行
In[2]: data.loc['a']
Out[2]:
A    0
B    1
C    2
D    3
 
#取第一行数据,索引为'a'的行就是第一行,所以结果相同
In[3]: data.iloc[0]
Out[3]:
A    0
B    1
C    2
D    3

2. 利用loc、iloc提取列数据

In[4]:data.loc[:,['A']] #取'A'列所有行,多取几列格式为 data.loc[:,['A','B']]
Out[4]: 
    A
a   0
b   4
c   8
d  12
 
In[5]:data.iloc[:,[0]] #取第0列所有行,多取几列格式为 data.iloc[:,[0,1]]
Out[5]: 
    A
a   0
b   4
c   8
d  12
 

3.利用loc、iloc提取指定行、指定列数据

In[6]:data.loc[['a','b'],['A','B']] #提取index为'a','b',列名为'A','B'中的数据
Out[6]: 
   A  B
a  0  1
b  4  5
 
In[7]:data.iloc[[0,1],[0,1]] #提取第0、1行,第0、1列中的数据
Out[7]: 
   A  B
a  0  1
b  4  5

4.利用loc、iloc提取所有数据

In[8]:data.loc[:,:] #取A,B,C,D列的所有行
Out[8]: 
    A   B   C   D
a   0   1   2   3
b   4   5   6   7
c   8   9  10  11
d  12  13  14  15
 
In[9]:data.iloc[:,:] #取第0,1,2,3列的所有行
Out[9]: 
    A   B   C   D
a   0   1   2   3
b   4   5   6   7
c   8   9  10  11
d  12  13  14  15

5.利用loc函数,根据某个数据来提取数据所在的行

In[10]: data.loc[data['A']==0] #提取data数据(筛选条件: A列中数字为0所在的行数据)
Out[10]: 
   A  B  C  D
a  0  1  2  3
 
In[11]: data.loc[(data['A']==0)&(data['B']==2)] #提取data数据(多个筛选条件)
Out[11]: 
   A  B  C  D
a  0  1  2  3

到此这篇关于python iloc和loc切片的实现的文章就介绍到这了,更多相关python iloc和loc切片内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!

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