Python Pandas中loc和iloc函数怎么使用

发布时间:2022-07-05 10:08:59 作者:iii
来源:亿速云 阅读:552

今天小编给大家分享一下Python Pandas中loc和iloc函数怎么使用的相关知识点,内容详细,逻辑清晰,相信大部分人都还太了解这方面的知识,所以分享这篇文章给大家参考一下,希望大家阅读完这篇文章后有所收获,下面我们一起来了解一下吧。

1 loc和iloc的含义

loc表示location的意思;iloc中的loc意思相同,前面的i表示integer,所以它只接受整数作为参数

2 用法

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

打印df的结果:

Python Pandas中loc和iloc函数怎么使用

2.1 loc函数的用法

loc表示通过标签取数据,标签就是上面的‘0’-‘4’和‘A’-‘B’。

print(df.loc[0])

Python Pandas中loc和iloc函数怎么使用

print(df.loc[0, :])

Python Pandas中loc和iloc函数怎么使用

print(df.loc[0:2, 'A'])

Python Pandas中loc和iloc函数怎么使用

2.2 iloc函数的用法

iloc函数表示通过位置取数据,即第m行,第n列数据,只接受整型参数。记住:0:2为“包左不包右”,即取0, 1。

print(df.iloc[0, :])

Python Pandas中loc和iloc函数怎么使用

print(df.iloc[:, 0])

Python Pandas中loc和iloc函数怎么使用

print(df.iloc[0:2, :])

Python Pandas中loc和iloc函数怎么使用

补充:Pandas中loc和iloc函数实例

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

loc函数:通过行索引 “Index” 中的具体值来取行数据(如取"Index"为"A"的行)

iloc函数:通过行号来取行数据(如取第二行的数据)

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

以上就是“Python Pandas中loc和iloc函数怎么使用”这篇文章的所有内容,感谢各位的阅读!相信大家阅读完这篇文章都有很大的收获,小编每天都会为大家更新不同的知识,如果还想学习更多的知识,请关注亿速云行业资讯频道。

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  1. 如何在python中使用pandas.DataFrame.loc函数
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