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 df.loc 一个行名,多个列名,列名则以list形式给出:
1.5 df.loc 多个行名,多个列名:
1.6 df.loc 多个行名,逗号后面不给出列名,则认为是所有的列:
#### 为了证明上述的例子中loc后面的第一个参数确实是行的名字,而不是编号,给出下面的例子,其中,创建DataFrame时,通过index参数来指定各个行的行名分别为 test1,test2,test3:
1.7 多个行名,一个列名:
1.8 多个行名,逗号后不给出列名,则默认为是所有列:
1.9 多个行名,多个列名:
2. iloc是用编号(行的编号和列的编号,从0开始)来查找。
2.1 创建DataFrame:
2.2 df.iloc 一个行编号,一个列编号:
2.3 df.iloc 一个行编号,多个列编号:
2.4 df.iloc 多个行编号,一个列编号:
2.5 df.iloc 多个行编号,行号逗号之后,列编号为空,则默认为所有列:
2.6 如果不用编号,而用行或者列的名称,则报错:
注:
1.上述代码用Jupyter编写运行,
2. 文章内容部分参考自:https://www.cnblogs.com/keye/p/7825280.html
原文地址:https://www.cnblogs.com/aaronhoo/p/9382133.html