python ix loc iloc_pandas中的iloc、loc、ix有什么区别？

pandas的初学者都会有一个疑惑，经常看别人的代码有iloc、loc、ix，这三个函数到底有什么区别呢？

首先，这三个都可以用来筛选行列，即filter特定的行、列或者同时选取行列，那么他们三个有什么区别呢，区别主要体现在用法上：

一.loc：根据标签(label)索引，什么是标签呢？

红框框起来的部分就是标签(label)。在这里，行标签就是我们所说的索引(index)，列标签就是列名(columns)

stock.loc[0:5,['股票代码','股票名称','当前价','涨跌额','涨跌幅','年初至今','成交量','成交额']]

逗号左边是要筛选的行，逗号右边是要筛选的列。我们平时做数据处理的时候，更常见的情况是选取所有行，但是只要某几列

stock.loc[:,['股票代码','股票名称','当前价','涨跌额','涨跌幅','年初至今','成交量','成交额']]

同理，选取所有列，只要某几行就有：

stock.loc[0:5,:]

小结：loc 选取特定行列的用法：行根据行标签，也就是索引筛选，列根据列标签，列名筛选

如果选取的是所有行或者所有列，可以用：代替

行标签选取的时候，两端都包含，比如[0:5]指的是0，1，2，3，4，5。

二.iloc,根据行标签的位置索引。iloc就是 integer loc 。可以理解为是在loc的基础上，用整数索引。即iloc是基于位置索引的，也就是我们常说的几行几列。还是以stock数据集为例

stock.iloc[0:6,0:8]

上面代码的是stock数据集中第0-5行，第0-7列的内容。这里需要注意的是iloc的0：X中不包括X，只能到X-1.

如果我们需要的是第0-5行，第0，3，4，5列的内容呢?

stock.iloc[0:6,[0,3,4,5]]

小结：iloc基于位置索引，简单来说，就是第几行第几列，只不过这里的行列都是从0开始的。

iloc的0：X中不包括X，只能到X-1.

三.ix相当于loc和iloc的综合版本，既可以按标签选取，又可以按位置选取。也就是说，ix可以识别你是想按照标签选取，还是按照位置选取。

接下来要用到的数据集如下，为了方便阐述ix的用法，将stock的‘股票名称’设置成了索引，也就是行标签。

stock.ix['聚力文化':'海联金汇',0:3]

#这里ix会将行按照标签选取(行选取用了loc的方式)，列按照位置选取(列选取用了iloc的方式)。

stock.ix[2:5,'股票代码':'当前价']

#这里ix是将行按照位置选取(行选取用了iloc的方式)，列按照标签选取(列选取用了loc的方式)。

最后的结果同上。

关于ix，它是先于iloc、和loc产生的。现在基本上用iloc和loc已经完全能取代ix，所以ix已经被官方弃用了。

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