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本文小編為大家詳細介紹“Python中.iloc與.loc的區(qū)別、聯(lián)系和用法是什么”,內(nèi)容詳細,步驟清晰,細節(jié)處理妥當,希望這篇“Python中.iloc與.loc的區(qū)別、聯(lián)系和用法是什么”文章能幫助大家解決疑惑,下面跟著小編的思路慢慢深入,一起來學習新知識吧。
(1)操作對象相同:loc和iloc都是對DataFrame類型進行操作;
(2)完成目的相同:二者都是用于選取DataFrame中對應行或列中的元素。
loc和iloc索引的行列標簽類型不同。
iloc使用順序數(shù)字來索引數(shù)據(jù),而不能使用字符型的標簽來索引數(shù)據(jù);注意:這里的順序數(shù)字是指從0開始計數(shù)!
loc使用實際設(shè)置的索引來索引數(shù)據(jù)。但行列名為數(shù)字時,loc也可以索引數(shù)字,但這里的數(shù)字不一定從0開始編號,是對應具體行列名的數(shù)字!
下面用代碼來講解兩者的用法。
import pandas as pd import numpy as np a = np.arange(12).reshape(3,4) #將a轉(zhuǎn)化為DataFrame類型 df = pd.DataFrame(a) #展示df df
由于未給df的行列命名,默認從0開始編號,所以這個時候使用loc和iloc結(jié)果是一樣的。
索引為一個數(shù),默認輸出行 print(df.loc[0])#輸出第0行元素 print(df.iloc[0])#輸出第0行元素
兩者輸出結(jié)果都為:
0 0
1 1
2 2
3 3
Name: 0, dtype: int32
輸出結(jié)果為df第0行元素,結(jié)果中第一列表示列名,第二列表示具體的值。如果只需要輸出某一列,輸入df.loc[:,0]表示輸出第0列。
如果需要輸出第0到2列的數(shù)據(jù)。
#方式1 df.loc[:,0:2]#可把loc理解為遍歷字符串類型,0:2則表示標簽為0,1,2三列 #方式2 df.iloc[:,0:3]#iloc遍歷的數(shù)數(shù)字,python中0:3對應0,1,和2
輸出結(jié)果均為:
#把行標簽換成其他數(shù)字編號 df.index=[2,5,7] df.loc[2]
此時df變?yōu)椋?/p>
輸出結(jié)果為:
0 0
1 1
2 2
3 3
Name: 2, dtype: int32
輸出結(jié)果對應的是列標簽為“2”所在的行。
我們繼續(xù)用df.iloc[2]輸出結(jié)果:
0 8
1 9
2 10
3 11
Name: 7, dtype: int32
可見輸出的是第2行的數(shù)據(jù)。
在這里我們能大概對loc和iloc的用法有了一定的了解。
#把行標簽轉(zhuǎn)化為非數(shù)字類型 df.index=['a','b','c'] #輸出第a、b行,第0到2列的數(shù)據(jù) #方式1 df.loc[['a','b'],0:2]#可把loc理解為遍歷字符串類型,0:2則表示標簽為0,1,2三列 #方式2 df.iloc[0:2,0:3]#iloc遍歷的是數(shù)字,0:2表示的是0和1,0:3表示0,1,2。
兩者輸出結(jié)果均為:
一般情況下,表的行為從0編號的數(shù)字類型,列為具體的字符串類型。行的數(shù)字容易確定,列的列名容易確定。
#將行換成0 1 2編號 df.index=[0,1,2] #列標簽換成A B C D df.columns=['A','B','C','D'] df.iloc[1]['A']#實現(xiàn)輸出第1行第A列的數(shù)據(jù)
輸出結(jié)果為4。
如果要輸出第1行,第AB列,使用df.iloc[1][['A','B']],這里一定要注意'A','B'是作為一個列表輸入的,右側(cè)一共有兩個中括號。
輸出結(jié)果:
A 4
B 5
Name: 1, dtype: int32
df.iloc[1][['A','B']]等價于df.iloc[1,0:2],但是很多情況下我們不知道具體列名對應的數(shù)字,所以采用第一種方法可以提高編程效率。
讀到這里,這篇“Python中.iloc與.loc的區(qū)別、聯(lián)系和用法是什么”文章已經(jīng)介紹完畢,想要掌握這篇文章的知識點還需要大家自己動手實踐使用過才能領(lǐng)會,如果想了解更多相關(guān)內(nèi)容的文章,歡迎關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道。
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