python的iloc和loc（iloc python）

本文目錄一覽：

• 1、Python Pandas 依據標籤或者位置選取特定行列 loc和iloc兩種方式
• 2、python中iloc 和loc ix的區別
• 3、Python 基本操作- 數據選取loc、iloc、ix函數

Python Pandas 依據標籤或者位置選取特定行列 loc和iloc兩種方式

Pandas中有兩種方式可以進行特定行列的選取，一種是在知道每一列的名稱（label）的情況下（df.loc），一種是在只知道列的位置（integer-location）的情況下(df.iloc)。

可以看出，上述的冒號（:）意味着選取所有的行，所以只需在此處進行改動即可選取特定行（前開後閉）

同樣在選取特定行的時候，依然存在基於label或者是基於integer-location的選擇

選取行採用df.iloc方式，具體如下

除此之外，在採用非標籤的方式選擇的時候，可以通過輸入布爾型變量進行篩選，比如 df.iloc[[True, False, True]] ，或者是 df.iloc[lambda x: x.index % 2 == 0]

完結撒花，反正知道了df.loc和df.iloc的差別之後自由組合就好了~

參考資料：

python中iloc 和loc ix的區別

loc 在index的標籤上進行索引,範圍包括start和end。

iloc 在index的位置上進行索引,不包括end.。

ix 是 iloc 和 loc的合體。

Python(英語發音:/ˈpaɪθən/), 是一種面向對象、解釋型計算機程序設計語言，由Guido van Rossum於1989年底發明，第一個公開發行版發行於1991年，Python 源代碼同樣遵循 GPL(GNU General Public License)協議。Python語法簡潔而清晰，具有豐富和強大的類庫。它常被昵稱為膠水語言，能夠把用其他語言製作的各種模塊(尤其是C/C++)很輕鬆地聯結在一起。常見的一種應用情形是，使用Python快速生成程序的原型(有時甚至是程序的最終界面)，然後對其中有特別要求的部分，用更合適的語言改寫，比如3D遊戲中的圖形渲染模塊，性能要求特別高，就可以用C/C++重寫，而後封裝為Python可以調用的擴展類庫。需要注意的是在您使用擴展類庫時可能需要考慮平台問題，某些可能不提供跨平台的實現。

Python 基本操作- 數據選取loc、iloc、ix函數

loc中的數據是列名，是字符串，所以前後都要取；iloc中數據是int整型，所以是Python默認的前閉後開

構建數據集df

loc函數主要通過行標籤索引行數據 ，劃重點， 標籤！標籤！標籤！

loc[1] 選擇行標籤是1的（從0、1、2、3這幾個行標籤中）

loc[0:1] 和 loc[0,1]的區別，其實最重要的是loc[0:1]和iloc[0:1]

索引某一列數據，loc[:,0:1]，還是標籤，注意，如果列標籤是個字符，比如’a’，loc[‘a’]是不行的，必須為loc[:，’a’]。

但如果行標籤是’a’,選取這一行，用loc[‘a’]是可以的。

iloc 主要是通過行號獲取行數據，劃重點，序號！序號！序號！

iloc[0:1]，由於Python默認是前閉後開，所以，這個選擇的只有第一行！

如果想用標籤索引，如iloc[‘a’]，就會報錯，它只支持int型。

ix——結合前兩種的混合索引，即可以是行序號，也可以是行標籤。

如選擇prize10(prize為一個標籤)的，即 df.loc[df.prize10]

還有並或等操作

python選取特定列——pandas的iloc和loc以及icol使用

pandas入門——loc與iloc函數

pandas中loc、iloc、ix的區別

pandas基礎之按行取數（DataFrame）