Python?Pandas中loc和iloc函數怎么使用

今天小編給大家分享一下Python Pandas中loc和iloc函數怎么使用的相關知識點，內容詳細，邏輯清晰，相信大部分人都還太了解這方面的知識，所以分享這篇文章給大家參考一下，希望大家閱讀完這篇文章后有所收獲，下面我們一起來了解一下吧。

1 loc和iloc的含義

loc表示location的意思；iloc中的loc意思相同，前面的i表示integer，所以它只接受整數作為參數。

2 用法

import pandas as pd
import numpy as np
# np.random.randn(5, 2)表示返回5x2的矩陣，index表示行的編號，columns表示列的編號
df = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 2), index=range(0, 5, 1), columns=list('AB'))
print(df)

打印df的結果：

2.1 loc函數的用法

loc表示通過標簽取數據，標簽就是上面的‘0’-‘4’和‘A’-‘B’。

print(df.loc[0])

print(df.loc[0, :])

print(df.loc[0:2, 'A'])

2.2 iloc函數的用法

iloc函數表示通過位置取數據，即第m行，第n列數據，只接受整型參數。記?。?strong>0:2為“包左不包右”，即取0, 1。

print(df.iloc[0, :])

print(df.iloc[:, 0])

print(df.iloc[0:2, :])

補充：Pandas中loc和iloc函數實例

利用loc、iloc提取行數據

import numpy as np
import pandas as pd
#創建一個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
 
#取索引為'a'的行
In[2]: data.loc['a']
Out[2]:
A    0
B    1
C    2
D    3
 
#取第一行數據，索引為'a'的行就是第一行，所以結果相同
In[3]: data.iloc[0]
Out[3]:
A    0
B    1
C    2
D    3

loc函數：通過行索引 “Index” 中的具體值來取行數據（如取"Index"為"A"的行）

iloc函數：通過行號來取行數據（如取第二行的數據）

利用loc、iloc提取列數據

In[4]:data.loc[:,['A']] #取'A'列所有行，多取幾列格式為 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，多取幾列格式為 data.iloc[:,[0,1]]
Out[5]: 
    A
a   0
b   4
c   8
d  12

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