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Python Pandas中loc和iloc函數的基本用法範例

2022-07-04 18:00:17

1 loc和iloc的含義

loc表示location的意思;iloc中的loc意思相同,前面的i表示integer,所以它只接受整數作為引數

2 用法

import pandas as pd
import numpy as np
# np.random.randn(5, 2)表示返回5x2的矩陣,index表示行的編號,columns表示列的編號
df = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 2), index=range(0, 5, 1), columns=list('AB'))
print(df)

列印df的結果:

2.1 loc函數的用法

loc表示通過標籤取資料,標籤就是上面的‘0’-‘4’和‘A’-‘B’。

print(df.loc[0])

print(df.loc[0, :])

print(df.loc[0:2, 'A'])

2.2 iloc函數的用法

iloc函數表示通過位置取資料,即第m行,第n列資料,只接受整型引數。記住:0:2為“包左不包右”,即取0, 1。

print(df.iloc[0, :])

print(df.iloc[:, 0])

print(df.iloc[0:2, :])

補充:Pandas中loc和iloc函數範例

利用loc、iloc提取行資料

import numpy as np
import pandas as pd
#建立一個Dataframe
data=pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4),index=list('abcd'),columns=list('ABCD'))
 
In[1]: data
Out[1]: 
    A   B   C   D
a   0   1   2   3
b   4   5   6   7
c   8   9  10  11
d  12  13  14  15
 
#取索引為'a'的行
In[2]: data.loc['a']
Out[2]:
A    0
B    1
C    2
D    3
 
#取第一行資料,索引為'a'的行就是第一行,所以結果相同
In[3]: data.iloc[0]
Out[3]:
A    0
B    1
C    2
D    3

loc函數:通過行索引 “Index” 中的具體值來取行資料(如取"Index"為"A"的行)

iloc函數:通過行號來取行資料(如取第二行的資料)

利用loc、iloc提取列資料

In[4]:data.loc[:,['A']] #取'A'列所有行,多取幾列格式為 data.loc[:,['A','B']]
Out[4]: 
    A
a   0
b   4
c   8
d  12
 
In[5]:data.iloc[:,[0]] #取第0列所有行,多取幾列格式為 data.iloc[:,[0,1]]
Out[5]: 
    A
a   0
b   4
c   8
d  12
 

總結

到此這篇關於Python Pandas中loc和iloc函數的基本用法的文章就介紹到這了,更多相關Pandas loc和iloc函數用法內容請搜尋it145.com以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以後多多支援it145.com!


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