python iloc函数_Python 基本操作- 数据选取loc、iloc、ix函数

loc中的数据是列名，是字符串，所以前后都要取；iloc中数据是int整型，所以是Python默认的前闭后开

一、loc函数

构建数据集df

import pandas as pd

df = pd.DataFrame([

['green', 'M', 10.1, 'class1'],

['red', 'L', 13.5, 'class2'],

['blue', 'XL', 15.3, 'class1']])

print (df)

# 数据集为以下内容，所有操作均对df进行

0 1 2 3

0 green M 10.1 class1

1 red L 13.5 class2

2 blue XL 15.3 class1

loc函数主要通过行标签索引行数据，划重点，标签！标签！标签！

loc[1] 选择行标签是1的（从0、1、2、3这几个行标签中）

In[1]: df.loc[1]

Out[1]:

0 red

1 L

2 13.5

3 class2

loc[0:1] 和 loc[0,1]的区别，其实最重要的是loc[0:1]和iloc[0:1]

In[10]: df.loc[0:1] #取第一和第二行，loc[]中的数字其实是行索引，所以算是前闭加后闭

Out[10]:

0 1 2 3

0 green M 10.1 class1

1 red L 13.5 class2

In[12]: df.iloc[0:1]

Out[12]:

0 1 2 3

0 green M 10.1 class1

In[11]: df.loc[0,1]

Out[11]: 'M'

索引某一列数据，loc[:,0:1]，还是标签，注意，如果列标签是个字符，比如’a’，loc[‘a’]是不行的，必须为loc[:，’a’]。

但如果行标签是’a’,选取这一行，用loc[‘a’]是可以的。

n[13]: df.loc[:,0:1]

Out[13]:

0 1

0 green M

1 red L

2 blue XL

二、iloc函数

iloc 主要是通过行号获取行数据，划重点，序号！序号！序号！

iloc[0:1]，由于Python默认是前闭后开，所以，这个选择的只有第一行！

In[12]: df.iloc[0:1]

Out[12]:

0 1 2 3

0 green M 10.1 class1

如果想用标签索引，如iloc[‘a’]，就会报错，它只支持int型。

三、ix函数

ix——结合前两种的混合索引，即可以是行序号，也可以是行标签。

另，一些筛选操作

如选择prize>10(prize为一个标签)的，即 df.loc[df.prize>10]

还有&并或等操作

参考文献：

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