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pandas索引函數loc和iloc的區別

liangdas / 2006人閱讀

????????使用pandas進行數據分析的時候,我們經常需要對DataFrame的行或者列進行索引。使用pandas進行索引的方法主要有三種:直接使用行或者列標簽、loc函數和iloc函數。

? ? ? ? 舉個簡單的例子:

import numpy as npimport pandas as pddf = pd.DataFrame({"Fruits":["apple","pear","banana","watermelon"],"Price":[1.2,1.4,2.3,4.2],"Sales":[11,45,25,16]})df

? ? ? ? ? ?生成的DataFrame如下所示:

FruitsPriceSales
0apple1.211
1pear1.445
2banana2.325
3watermelon4.216

1、直接使用行或者列標簽

? ? ? ? 假如我們要選取df的Fruits和Price兩列,則

df[["Fruits","Price"]]
FruitsPrice
0apple1.2
1pear1.4
2banana2.3
3watermelon4.2

假如我們要選取df的第2、3行,則

df[2:4]
FruitsPriceSales
2banana2.325
3watermelon4.216

2、loc函數

? ? ? ? loc函數是基于行標簽和列標簽進行索引的,其基本用法為:

DataFrame.loc[行標簽,列標簽]

? ? ? ? 假如我們要選取df的第2、3行和Price、Sales對應的列,則

df[2:3,"Price":"Sales"]
PriceSales
22.325
34.216

? ? ? ? 假如我們要選取所有的行和Fruits、Sales對應的列,則

df.loc[:,["Fruits","Sales"]]
FruitsSales
0apple11
1pear45
2banana25
3watermelon16

3、iloc函數

? ? ? ? iloc函數是基于行和列的位置進行索引的,索引值從0開始,并且得到的結果不包括最后一個位置的值,其基本用法為:

DataFrame.iloc[行位置,列位置]

????????假如我們要選取df的第2、3行和第1、2列,則

df.iloc[2:4,1:3]
PriceSales
22.325
34.216

? ? ? ? 假如我們要選取所有的行和第0、2列,則

df.iloc[:,[0,2]]
FruitsSales
0apple11
1pear45
2banana25
3watermelon16

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