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iloc与loc在Pandas中的差异

发布时间:2024-09-01 08:55:41 来源:亿速云 阅读:98 作者:小樊 栏目:编程语言

在Pandas库中,DataFrame的两个主要方法ilocloc用于根据特定条件选择数据,它们之间有一些关键区别

  1. 定位方式:
  • iloc(整数位置):基于整数索引位置选择数据,从0开始计数。因此,索引值不是标签而是位置。
  • loc(标签位置):基于数据标签选择数据。它使用数据的实际索引标签进行定位。
  1. 使用方式:
  • iloc使用整数索引,例如: df.iloc[0:5, 2:4]:选择第0到第4行(不包括第5行)和第2列到第3列(不包括第4列)。
  • loc使用标签索引,例如:df.loc['A':'D', 'column1':'column3']:选择行标签在’A’到’D’(包括’D’)之间,列标签在’column1’到’column3’(包括’column3’)之间的数据。
  1. 区间:
  • iloc选择的区间是左闭右开,即选择的结束索引不会被包含在结果中。
  • loc选择的区间是左闭右闭,即选择的结束标签会被包含在结果中。这意味着,如果你的DataFrame包含特定的行或列标签,那么 loc 方法将同时返回开始和结束标签的数据。

总之,ilocloc之间的主要区别在于它们使用的索引类型(整数位置或标签位置)以及所选区间的开闭性。

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