pandas-3-利用loc、iloc进行数据选择

loc 是 pandas DataFrame 的强大功能，基于标签选择数据。主要用法包括选择一行、选择多行、选择一列。通过这些方法，可以灵活选择 DataFrame 中的数据。选择单列时，只需使用列标签进行选择。iloc 则是基于整数位置的数据选择方法。需注意的要点包括单个整数、整数列表、整数切片。loc 与 iloc 的异同点：相...

3. 使用loc和iloc提取特定行和列的数据 4. 使用loc和iloc提取所有数据 5. 使用loc函数，根据特定数据提取数据所在的行 在使用loc函数时，如果索引相同，则会提取所有相同的Index。优点是：如果index是人名，数据框包含所有人的数据，可以方便地将某人的多条数据提取出来进行分析；缺点是：如果index不具有...

在DataFrame中，我们可以通过iloc和loc来选取列。loc是根据DataFrame的具体标签来选取列，而iloc则是根据行号来选取，从0开始计数，依次加1。例如，df = df.iloc[0:2, [0, 2]]，这里“：”前的“：”表示选取整列，0:2表示选取第0行到第2行。需要注意的是，这里的0:2相当于[0,2）前闭后开...

在Pandas库中，loc和iloc是用于数据提取的两种主要函数，它们在不同场景下展现出各自的优势。loc函数通过行索引"Index"中的具体值来获取行数据，例如要获取索引为"A"的行数据。相反，iloc函数是通过行号来获取数据，若需取第二行的数据，便可以使用iloc。本文将详细介绍loc和iloc的五种常见用法，并附上...

首先，loc和iloc是主要推荐的索引方式。loc基于标签，即行名和列名，如data.loc['row1', 'col1']，适合用于有明确标签的数据。iloc则基于位置，使用整数索引，如data.iloc[0, 0]，适用于行号和列号明确的情况。两者都可以进行灵活的切片，如data.loc['row1':'row2', 'col1':'col2']或data...

（1）DataFrame对象的.loc[,]和.iloc[,]方法用于抽取数据，.loc[,]用行列的标签名作为参数，.iloc[,]用二维矩阵元素的网格下标作为参数。 （2）两个方法都接受两个参数，第一个是“行标签”或者“矩阵行号”，第二个是“列标签”或者“矩阵列号”。 （3）两种方法当只指定一个输入参数时...

在Pandas库中，loc和iloc是两种关键的数据检索工具，loc基于行标签，而iloc则基于行号进行操作。让我们深入了解它们的用法。首先，理解数据的行和列索引至关重要。行索引通常是从0开始的整数，而行号和行索引在某些情况下难以区分，比如上述例子中的0-4。为了区分，我们可以为数据添加一列行标签，如"a-e...

iloc主要适用于基于位置的索引，遵循0为基础的系统，如df.iloc[0,1]获取第一行第二列的值。而loc则更灵活，可以使用列名或标签进行访问，如df.loc['USA', 'Continent']获取'USA'对应的洲。尽管两者都能选择数据，但loc和iloc的选择方式不同，iloc适合于明确的整数索引，而loc则在标签索引和条件...

在数据处理中，iloc和loc是Pandas库中两种常用的索引方式，它们之间存在明显的区别。首先，关于索引类型，iloc依赖于顺序数字，这意味着它只能通过从0开始计数的整数来访问数据，不支持字符标签。例如，如果你有一个数据框，iloc将根据行和列的顺序数字进行选取，如df.iloc[0, 0]表示第一行第一列的数据...

对于Series，loc和iloc在操作上与DataFrame一致，都能同时处理行和列。当你通过一个元组指定时，第一个元素用于行，第二个元素用于列。例如，如果有一个DataFrame，想要选取行至'c'位置并包含前四列，可以使用.loc或.iloc进行选择。布尔运算方面，iloc可以实现类似功能，但需要注意，布尔Series不能直接传递...