python pandas （ix iloc loc）的区别

loc——通过行标签索引行数据
iloc——通过行号索引行数据
ix——通过行标签或者行号索引行数据（基于loc和iloc 的混合）
同理，索引列数据也是如此！

举例说明：
1、分别使用loc、iloc、ix 索引第一行的数据:
（1）loc

import pandas as pd
data=[[1,2,3],[4,5,6]]
index=['a','b']#行号
columns=['c','d','e']#列号
df=pd.DataFrame(data,index=index,columns=columns)#生成一个数据框#print df.loc['a']
'''
c    1
d    2
e    3
'''print df.loc[0]
#这个就会出现错误
'''
TypeError: cannot do label indexing on <class 'pandas.indexes.base.Index'>
with these indexers [1] of <type 'int'>
'''

(2)iloc

import pandas as pd
data=[[1,2,3],[4,5,6]]
index=['a','b']#行号
columns=['c','d','e']#列号
df=pd.DataFrame(data,index=index,columns=columns)#生成一个数据框print df.iloc[0]
'''
c    1
d    2
e    3
'''
print df.iloc['a']
'''
TypeError: cannot do positional indexing on <class 'pandas.indexes.base.Index'>
with these indexers [a] of <type 'str'>
'''

(3)ix

import pandas as pd
data=[[1,2,3],[4,5,6]]
index=['a','b']#行号
columns=['c','d','e']#列号
df=pd.DataFrame(data,index=index,columns=columns)#生成一个数据框print df.ix[0]
'''
c    1
d    2
e    3
'''
print df.ix['a']
'''
c    1
d    2
e    3
'''

2、分别使用loc、iloc、ix 索引第一列的数据:

import pandas as pd
data=[[1,2,3],[4,5,6]]
index=['a','b']#行号
columns=['c','d','e']#列号
df=pd.DataFrame(data,index=index,columns=columns)#生成一个数据框print df.loc[:,['c']]print df.iloc[:,[0]]print df.ix[:,['c']]print df.ix[:,[0]]
#结果都为
'''c
a  1
b  4
'''

3、分别使用loc、iloc、ix 索引多行的数据:

import pandas as pd
data=[[1,2,3],[4,5,6]]
index=['a','b']#行号
columns=['c','d','e']#列号
df=pd.DataFrame(data,index=index,columns=columns)#生成一个数据框print df.loc['a':'b']print df.iloc[0:1]print df.ix['a':'b']print df.ix[0:1]
#结果都为
'''c  d  e
a  1  2  3
b  4  5  6
'''

4、分别使用loc、iloc、ix 索引多列的数据:

import pandas as pd
data=[[1,2,3],[4,5,6]]
index=['a','b']#行号
columns=['c','d','e']#列号
df=pd.DataFrame(data,index=index,columns=columns)#生成一个数据框print df.loc[:,'c':'d']print df.iloc[:,0:2]print df.ix[:,'c':'d']print df.ix[:,0:2]
#结果都为
'''c  d
a  1  2
b  4  5
'''

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