python pandas中索引函数loc和iloc的区别分析
作者：hanyunkaka 发布时间：2021-08-31 21:44:21
标签：pandas,索引函数,loc
前言
使用pandas进行数据分析的时候，我们经常需要对DataFrame的行或者列进行索引。使用pandas进行索引的方法主要有三种：直接使用行或者列标签、loc函数和iloc函数。
举个简单的例子：
import numpy as np
import pandas as pd
df = 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：
| Fruits | Price | Sales | |
| 0 | apple | 1.2 | 11 |
| 1 | pear | 1.4 | 45 |
| 2 | banana | 2.3 | 25 |
| 3 | watermelon | 4.2 | 16 |
1、直接使用行或者列标签
假如我们要选取df的Fruits和Price两列，则
df[['Fruits','Price']]
| Fruits | Price | |
| 0 | apple | 1.2 |
| 1 | pear | 1.4 |
| 2 | banana | 2.3 |
| 3 | watermelon | 4.2 |
假如我们要选取df的第2、3行，则
df[2:4]
| Fruits | Price | Sales | |
| 2 | banana | 2.3 | 25 |
| 3 | watermelon | 4.2 | 16 |
2、loc函数
loc函数是基于行标签和列标签进行索引的，其基本用法为：
DataFrame.loc[行标签,列标签]
假如我们要选取df的第2、3行和Price、Sales对应的列，则
df[2:3,'Price':'Sales']
| Price | Sales | |
| 2 | 2.3 | 25 |
| 3 | 4.2 | 16 |
假如我们要选取所有的行和Fruits、Sales对应的列，则
df.loc[:,['Fruits','Sales']]
| Fruits | Sales | |
| 0 | apple | 11 |
| 1 | pear | 45 |
| 2 | banana | 25 |
| 3 | watermelon | 16 |
3、iloc函数
iloc函数是基于行和列的位置进行索引的，索引值从0开始，并且得到的结果不包括最后一个位置的值，其基本用法为：
DataFrame.iloc[行位置,列位置]
假如我们要选取df的第2、3行和第1、2列，则
df.iloc[2:4,1:3]
| Price | Sales | |
| 2 | 2.3 | 25 |
| 3 | 4.2 | 16 |
假如我们要选取所有的行和第0、2列，则
df.iloc[:,[0,2]]
| Fruits | Sales | |
| 0 | apple | 11 |
| 1 | pear | 45 |
| 2 | banana | 25 |
| 3 | watermelon | 16 |
来源：https://blog.csdn.net/hanyunkaka/article/details/120470899
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