一起学Pandas系列基础篇---loc和iloc
一起学Pandas系列基础篇—loc和iloc
一起学Pandas系列基础篇---loc和iloc
- 一起学Pandas系列基础篇---loc和iloc
- 本篇学习内容介绍
- 一、loc
- 1. 选择索引为0的行
- 2.当索引为姓名时，返回索引（姓名）为"Ben"的数据
- 3.返回索引为0，5，10的行
- 4.当索引为姓名时，返回"Ben"和"Eli"的数据
- 5.为真的列显示，隔一个显示一个
- 6.索引切片，返回索引从0到5的行，包含5
- 7.返回所有数据
- 8.返回索引从0至5的姓名、数学两列的数据
- 二、iloc
- 1. 返回前三行
- 2.返回从索引为2至20（不包含），步长为3的数据
- 3.返回前4行，姓名和英语的数据
- 4.返回行索引为0，列数字索引为1的数据
- 总结
本篇学习内容介绍
以若干示例展示loc和iloc的区别
原始数据结构：
一、loc
1. 选择索引为0的行
df.loc[0]
结果展示：
注意点：
返回一条数据时，返回值类型为Series
2.当索引为姓名时，返回索引（姓名）为"Ben"的数据
df.set_index('姓名',drop=False).loc['Ben']
结果展示：
3.返回索引为0，5，10的行
df.loc[[0,5,10]]
结果展示：
4.当索引为姓名时，返回"Ben"和"Eli"的数据
df.set_index('姓名').loc[['Ben','Eli']]
结果展示：
5.为真的列显示，隔一个显示一个
df.loc[[False,True]*50]
结果展示：
注意点：
True显示该行数据，False不显示
6.索引切片，返回索引从0到5的行，包含5
df.loc[0:5]
结果展示：
7.返回所有数据
df.loc[:]
结果展示：
8.返回索引从0至5的姓名、数学两列的数据
df.loc[0:5,['姓名','数学']]
结果展示：
二、iloc
1. 返回前三行
df.iloc[:3]
结果展示：
对比：
df.loc[:3]
结果展示：
2.返回从索引为2至20（不包含），步长为3的数据
df.iloc[2:20:3]
结果展示：
3.返回前4行，姓名和英语的数据
df.iloc[:4,[0,4]]
结果展示：
4.返回行索引为0，列数字索引为1的数据
df.iloc[0,1]
结果展示：
总结
loc是实际索引的值
iloc是数字索引，如上数据行索引为[‘姓名’,'班级‘,语文’,‘数学’,‘英语’,‘科学’]，那么其数字索引对应的即为[0,1,2,3,4,5]
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