python iloc和loc,Python中iloc

　　Loc和iloc是在pandas工具中定位某一行的函数。下面的文章主要介绍了的区别、联系和用法。iloc和。Python学习中的loc。通过示例代码详细介绍，有需要的朋友可以参考一下。

　　00-1010 1.联系人2。区别三。用法3.1所有行和列从0开始顺序编号。3.2有一行或一列没有从0开始按顺序编号。3.3行或列为非数字标签。3.4其他用法总结。最近接触了数据科学，需要分析一些数据表。观察到loc和iloc再次出现在代码中。下面是我对两者用法的理解。

1.联系

　　loc和iloc索引的行和列标签类型不同。

　　Iloc使用顺序数字来索引数据，但不能使用字符标签来索引数据；注意：这里的序号是指从0开始计数！

　　Loc使用实际设置的索引来索引数据。但是当行名和列名都是数字的时候，loc也可以索引数字，但是这里的数字不一定是从0开始编号的，而是具体行名和列名对应的数字！

2.区别

　　下面的代码用来解释这两者的用法。

3.用法

　　进口熊猫作为pd

　　将numpy作为np导入

　　a=np.arange(12)。整形(3，4)

　　#将A转换为DataFrame类型

　　df=pd。数据帧(a)

　　#显示df

　　由于df的行和列没有命名，默认从0开始编号，所以此时使用loc和iloc的结果是一样的。

　　索引是一个数字，默认输出行。

　　Print(df.loc[0])#输出第0行中的元素

　　Print(df.iloc[0])#输出第0行中的元素

　　两者的输出结果是：

　　0 0

　　1 1

　　2 2

　　3 3

　　名称： 0，数据类型： int32

　　输出是df的行0中的元素。结果中的第一列表示列名，第二列表示特定值。如果只需要输出一列，输入df.loc[:0]输出第0列。

　　如果需要输出0到2列的数据。

　　#模式1

　　Df。loc [:033602] # Loc可以理解为遍历字符串类型，而033602表示标签为0，1，2。

　　#模式2

　　Df.iloc [:033603]# python中iloc，033603遍历的数字对应0，1，2。

　　输出结果是：

3.1行列全为从0开始顺序编号

　　#将线条标签更改为另一个数字

　　df.index=[2，5，7]

　　df.loc[2]

　　此时df变为：

　　输出是：

　　0 0

　　1 1

　　2 2

　　3 3

　　名称： 2，数据类型： int32

　　输出对应于列标签为“2”的行。

　　我们继续用df.iloc[2]输出结果：

　　0 8

　　1 9

　　2 10

　　3 11

　　名称： 7，数据类型： int32

　　输出是第2行中的数据。

　　在这里，我们可以对loc和iloc的用法有一个大致的了解。

3.2有一行或列不是从0顺序编号

　　#将线条标签转换为非数字类型

　　df.index=[a ， b ， c]

　　#输出行A和B以及列0到2的数据。

　　#模式1

　　Df.loc[[a ， b]，0:2]#可以理解为遍历字符串类型，而0:2则表示标记为0，1，2的三列。

　　#模式2

　　Df.iloc [0:2，033603] # iloc遍历数字，033602代表0，10:3代表0，1，2。

　　两者的输出结果是：

3.3行或者列为非数字标签

　　通常，表的行为被列为数字类型0中的特定字符串类型。行数容易确定，列的列名也容易确定。

　　#将线路改为0 1 2号码

　　df.index=[0，1，2]

　　#列标签更改为B C D。

　　df.columns=[A ， B ， C ， D]

　　Df.iloc[1][A]#实现第一行A列数据的输出。

　　输出为4。

　　如果想用df.iloc[1][[A ， B]]输出第1行AB列，这里请注意 A 和 B 是作为列表输入的，右边有两个括号。

　　输出结果：

　　A 4

　　B 5

　　名称： 1，数据类型： int32

　　Df.iloc[1][[A ， B]]等价于Df。iloc [1，033602]，但很多情况下我们并不知道具体列名对应的数字，所以第一种方法可以提高编程效率。

3.4 其他用法

　　关于的区别、联系和用法的这篇文章到此为止。iloc和。Python学习中的loc。有关。iloc和。loc，请搜索热门IT软件开发工作室之前的文章或者继续浏览下面的相关文章。希望你以后能支持风行IT软件开发工作室！

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