Pandas loc 与 iloc：有什么区别？

当选择 pandas DataFrame 的行和列时， loc和iloc是两个常用的函数。

这是两个函数之间的细微差别：

• loc选择具有特定标签的行和列
• iloc选择特定整数位置的行和列

以下示例展示了如何在实践中使用每个功能。

示例 1：如何在 Pandas 中使用 loc

假设我们有以下 pandas DataFrame：

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B'],
                   ' points ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4],
                   ' assists ': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12]},
                   index=['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H'])

#view DataFrame
df

	team points assists
A A 5 11
B A 7 8
C A 7 10
D A 9 6
E B 12 6
F B 9 5
G B 9 9
H B 4 12

我们可以使用loc根据索引标签从 DataFrame 中选择特定行：

 #select rows with index labels 'E' and 'F'
df. loc [[' E ',' F ']]

	team points assists
E B 12 6
F B 9 5

我们可以使用loc根据标签选择 DataFrame 的特定行和列：

 #select 'E' and 'F' rows and 'team' and 'assists' columns
df. loc [[' E ', ' F '], [' team ', ' assists ']]

	team assists
E B 12
F B 9

我们可以使用loc和:参数来根据标签选择行和列的范围：

 #select 'E' and 'F' rows and 'team' and 'assists' columns
df. loc [' E ':,:' assists ']

        team points assists
E B 12 6
F B 9 5
G B 9 9
H B 4 12

示例 2：如何在 Pandas 中使用 iloc

假设我们有以下 pandas DataFrame：

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B'],
                   ' points ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4],
                   ' assists ': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12]},
                   index=['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H'])

#view DataFrame
df

	team points assists
A A 5 11
B A 7 8
C A 7 10
D A 9 6
E B 12 6
F B 9 5
G B 9 9
H B 4 12

我们可以使用iloc根据整数位置选择 DataFrame 的特定行：

 #select rows in index positions 4 through 6 (not including 6)
df. iloc [4:6]

	team points assists
E B 12 6
F B 9 5

我们可以使用iloc根据索引位置选择 DataFrame 的特定行和列：

 #select rows in range 4 through 6 and columns in range 0 through 2
df. iloc [4:6, 0:2]

	team assists
E B 12
F B 9

我们可以使用loc和:参数来根据标签选择行和列的范围：

 #select rows from 4 through end of rows and columns up to third column
df. iloc [4: , :3]

        team points assists
E B 12 6
F B 9 5
G B 9 9
H B 4 12

其他资源

以下教程解释了如何在 pandas 中执行其他常见操作：

如何使用 Pandas Loc 根据多个条件选择行
如何在 Pandas 中根据列值选择行
如何在 Pandas 中按索引选择行