DataFrame loc和iloc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=

loc:通过行标签索引数据 iloc:通过行号索引行数据 ix:通过行标签或行号索引数据(基于loc和iloc的混合) 1.使用loc.iloc.ix索引第一行数据: (1) loc (2) iloc (3) ix

1.loc意义:通过行标签索引行数据 例: loc[n]表示索引的是第n行(index 是整数) loc[‘d’]表示索引的是第’d’行(index 是字符) 2. .iloc   :通过行号获取行数据,不能是字符 3.  ix——结合前两种的混合索引 三者区别: ix / loc 可以通过行号和行标签进行索引,比如 df.loc['a'] , df.loc[1], df.ix['a'] , df.ix[1] 而iloc只能通过行号索引 , df.iloc[0] 是对的, 而df.iloc['a

先手工生出一个数据框吧 [python] view plain copy import numpy as np import pandas as pd df = pd.DataFrame(np.arange(0,60,2).reshape(10,3),columns=list('abc')) df 是这样子滴 那么这三种选取数据的方式该怎么选择呢? 一.当每列已有column name时,用 df [ 'a' ] 就能选取出一整列数据.如果你知道column names 和index,且两者都很

pandas以类似字典的方式来获取某一列的值 import pandas as pd import numpy as np table = pd.DataFrame(np.zeros((4,2)), index=['a','b','c','d'], columns=['left', 'right']) print(table) 得到: 如果我们此时需要得到table列的值 例如:table['left'] 即可得到: 如果我们对于行感兴趣,这时候有两种方法,即 iloc 和 loc 方法 loc

loc: only work on indexiloc: work on positionix: You can get data from dataframe without it being in the indexat: get scalar values. It's a very fast lociat: Get scalar values. It's a very fast iloc

1. loc是用标签(也就是行名和列名)来查找,标签默认是数字,但也可以通过index参数指定为字符型等其他的类型. 格式是df.loc[行名,列名],如果列标签没有给出,则默认为查找指定行标签的所有列. 例如: 1.1 创建一个DataFrame,不指定各行的名称(或者说标签),pandas会默认通过数字编号,将各行命名为0,1,2,... 1.2 df.loc[行名],不指定列名,则查找输出该行名的所有列: 1.3 df.loc[行名,列名],则查找行名为0,列名为'id'的值: 1.4 d

1.Pandas读取数据 import pandas as pd pd.read_csv(r'D:\数据分析\02_Pandas\pandas\food_info.csv') out: --------------------------------------------------------------------------- OSError Traceback (most recent call last) <ipython-input-15-cc3e7efb5b57> in <

t={ "age": [18, 30, np.nan, 40, np.nan, 30], "city": ["BeiJing", "ShangHai", "GuangZhou", "ShenZhen", 'BeiJing', "ShangHai"], "sex": [None, "male", "female"