python中pandas庫的iloc函數(shù)用法解析
python中pandas庫的iloc函數(shù)用法
在 Pandas 中，.iloc 是一種用于基于整數(shù)位置進(jìn)行索引的屬性，可以用于獲取 DataFrame 或 Series 中的數(shù)據(jù)。.iloc 支持多種索引方式，包括以下常用方式：
1. 單個整數(shù)位置索引
使用整數(shù)索引獲取 DataFrame 或 Series 中的單個元素。
例如 df.iloc[0, 1] 表示獲取 DataFrame 中第一行第二列的數(shù)據(jù)。
2. 整數(shù)位置范圍索引
使用整數(shù)索引獲取 DataFrame 或 Series 中的多個元素。
例如 df.iloc[0:3, 1:3] 表示獲取 DataFrame 中第一行到第三行、第二列到第四列的數(shù)據(jù)。
3. 整數(shù)位置列表索引
使用整數(shù)列表索引獲取 DataFrame 或 Series 中的多個元素。
例如 df.iloc[[0, 2, 4], [1, 3, 5]] 表示獲取 DataFrame 中第一行、第三行、第五行和第二列、第四列、第六列的數(shù)據(jù)。
4. 布爾值索引
使用布爾值索引獲取 DataFrame 或 Series 中的多個元素。
例如 df.iloc[df["col1"] > 0, [1, 3, 5]] 表示獲取 DataFrame 中 col1 列大于 0 的行的第二列、第四列、第六列的數(shù)據(jù)。
注意：.iloc 屬性基于整數(shù)（數(shù)字索引）位置進(jìn)行索引，如果需要基于標(biāo)簽（標(biāo)簽列名）進(jìn)行索引，應(yīng)該使用 .loc 屬性。
補(bǔ)充：python中iloc與loc的區(qū)別
loc和iloc都是pandas工具中定位某一行的函數(shù)，loc是location的意思，而iloc中的 i 指的是Integer，二者的區(qū)別如下：
- loc：通過行標(biāo)簽名稱索引行數(shù)據(jù)
- iloc：通過行號索引行數(shù)據(jù) 示例數(shù)據(jù)
import numpy as np
import pandas as pd
data=DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4),index=list("ABCD"),columns=list("wxyz"))
print(data)輸出如下：
w x y z
A 0 1 2 3
B 4 5 6 7
C 8 9 10 11
D 12 13 14 15
loc用法
print(data.loc["A"]) #w 0 #x 1 #y 2 #z 3 print(data.loc[["A"]]) # w x y z #A 0 1 2 3 # []返回Series，[[]]返回DataFrame
iloc用法
print(data.loc["A"]) #w 0 #x 1 #y 2 #z 3 print(data.loc[["A"]]) # w x y z #A 0 1 2 3 # []返回Series，[[]]返回DataFrame
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