python_4.loc()和iloc()函数
loc函数:通过行索引 "Index" 中的具体值来取行数据(如取"Index"为"A"的行)
iloc函数:通过行号来取行数据(如取第二行的数据)
五种用法:
1. 利用loc、iloc提取行数据
import numpy as np
import pandas as pd
#创建一个Dataframe
data=pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4),index=list('abcd'),columns=list('ABCD'))In[1]: data
Out[1]: A B C D
a 0 1 2 3
b 4 5 6 7
c 8 9 10 11
d 12 13 14 15#取索引为'a'的行
In[2]: data.loc['a']
Out[2]:
A 0
B 1
C 2
D 3#取第一行数据,索引为'a'的行就是第一行,所以结果相同
In[3]: data.iloc[0]
Out[3]:
A 0
B 1
C 2
D 3
2. 利用loc、iloc提取列数据
n[4]:data.loc[:,['A']] #取'A'列所有行,多取几列格式为 data.loc[:,['A','B']]
Out[4]: A
a 0
b 4
c 8
d 12In[5]:data.iloc[:,[0]] #取第0列所有行,多取几列格式为 data.iloc[:,[0,1]]
Out[5]: A
a 0
b 4
c 8
d 12大大大大大区别In[5]:data.iloc[:,0] #取第0列所有行,没有列索引的标号
Out[5]:
a 0
b 4
c 8
d 12
Name: A, dtype: int32
3.利用loc、iloc提取指定行、指定列数据
In[6]:data.loc[['a','b'],['A','B']] #提取index为'a','b',列名为'A','B'中的数据
Out[6]: A B
a 0 1
b 4 5In[7]:data.iloc[[0,1],[0,1]] #提取第0、1行,第0、1列中的数据
Out[7]: A B
a 0 1
b 4 5
4.利用loc、iloc提取所有数据
In[8]:data.loc[:,:] #取A,B,C,D列的所有行
Out[8]: A B C D
a 0 1 2 3
b 4 5 6 7
c 8 9 10 11
d 12 13 14 15In[9]:data.iloc[:,:] #取第0,1,2,3列的所有行
Out[9]: A B C D
a 0 1 2 3
b 4 5 6 7
c 8 9 10 11
d 12 13 14 15
5.利用loc函数,根据某个数据来提取数据所在的行
In[10]: data.loc[data['A']==0] #提取data数据(筛选条件: A列中数字为0所在的行数据)
Out[10]: A B C D
a 0 1 2 3
注:利用loc函数的时候,当index相同时,会将相同的Index全部提取出来,优点是:如果index是人名,数据框为所有人的数 据,那么我可以将某个人的多条数据提取出来分析;缺点是:如果index不具有特定意义,而且重复,那么提取的数据需要 进 一步处理。
###原文:https://blog.csdn.net/w_weiying/article/details/81411257
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