pandas DataFrame 索引（iloc 与 loc 的区别）

Pandas——ix vs loc vs iloc区别

0. DataFrame

DataFrame 的构造主要依赖如下三个参数：

data：表格数据；
index：行索引；
columns：列名；
- index 对行进行索引，columns 对列进行索引；

>> import pandas as pd
>> data = [[1,2,3],[4,5,6]]
>> index = [0,1]
>> columns=['a','b','c']
>> df = pd.DataFrame(data=data, index=index, columns=columns)
>> dfa  b  c
0  1  2  3
1  4  5  6

1. loc

loc 通过行索引（index）获取行：
```
>> df.loc[1]
a    4
b    5
c    6 
```

如果 DataFrame 在构造时，索引不是整数而是字符：

index = ['d','e']
columns=['a','b','c']
df = pd.DataFrame(data=data, index=index, columns=columns)>> df.loc['d']

索引某列：

>> df.loc['d', ['b', 'c']]
>> df.loc[:, ['c']]

2. iloc

同 loc 不同，iloc 则是通过行号对行进行索引，通过行索引则会报错：

df.iloc[0:] ：索引全部行；
df.iloc[:, [1]] ：索引第一列

3. df.values ⇒ ndarray

>> df.values
array([[1, 2, 3],[4, 5, 6]], dtype=int64)

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0. DataFrame

1. loc

2. iloc

3. df.values ⇒ ndarray

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