python中iloc和loc的用法

近期学习到了loc和iloc的切片用法,发现用法实在是很多,所以用一个简单的例子进行总结用法,期间也借鉴了大量笔记,如果有错误的地方,期待小伙伴们评论区指正。
pandas以类似字典的方式来获取某一列的值。
数据data.csv分布如下:
在这里插入图片描述
查看数据:

import pandas as pd

data = pd.read_csv('./data.csv',index_col=0,encoding='gb2312')
print(data)
print(data.shape)
index = data.index
col = data.columns
print(index)
print(col)

结果如下:

   A   B   C   D   E   F
a   1   2   3   4   5   6
b   7   8   9  10  11  12
c  13  14  15  16  17  18
d  19  20  21  22  23  24
e  25  26  27  28  29  30
f  31  32  33  34  35  36
g  37  38  39  40  41  42
h  43  44  45  46  47  48
(8, 6)
Index(['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h'], dtype='object')
Index(['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F'], dtype='object')

可以看出index为列索引标签,columns为行索引标签,此时该矩阵为8*6的一个矩阵。

loc:标签索引

也就是采用行列标签来进行索引
为了便于理解,我们将loc和iloc举的例子一一对应,如果有不懂的小伙伴欢迎评论区互动。

  1. 当我们想获取第一行到第二行,第一列到第三列的数值时:
x = data.loc['a':'b','A':'C']
print(x)

结果如下:

   A  B  C
a  1  2  3
b  7  8  9
  1. 当我们需要获取前两行所有列的数据时:
x = data.loc['a':'b',:]
print(x)

结果如下:

   A  B  C   D   E   F
a  1  2  3   4   5   6
b  7  8  9  10  11  12
  1. 当我们需要获取第二列到第三列所有行的数据时:
x = data.loc[:,'B':'C']
print(x)

结果如下:

    B   C
a   2   3
b   8   9
c  14  15
d  20  21
e  26  27
f  32  33
g  38  39
h  44  45
  1. 如果想要索引间隔的行和列:
    例如获取第二行和第四行且位于第一列和第四列的数值
x=data.loc[['b','d'],['A','D']]
print(x)

结果如下:

    A   D
b   7  10
d  19  22

5.按照条件进行索引,例如获取A列中数值大于19,同时位于第三列和第五列的数值:

x=data.loc[data['A'] > 19, ['C', 'E']]
print(x)

结果如下:

    C   E
e  27  29
f  33  35
g  39  41
h  45  47

iloc:位置索引

  1. 当我们想获取第一行到第二行,第一列到第三列的数值时:
x = data.iloc[0:2,0:3]
print(x)

结果如下:

   A  B  C
a  1  2  3
b  7  8  9
  1. 当我们需要获取前两行所有列的数据时:
x = data.iloc[0:2,:]
print(x)

结果如下:

   A  B  C   D   E   F
a  1  2  3   4   5   6
b  7  8  9  10  11  12
  1. 当我们需要获取第二列到第三列所有行的数据时:
x = data.iloc[:,1:3]
print(x)

结果如下:

    B   C
a   2   3
b   8   9
c  14  15
d  20  21
e  26  27
f  32  33
g  38  39
h  44  45
  1. 如果想要索引间隔的行和列:
    例如获取第二行和第四行且位于第一列和第四列的数值
x=data.iloc[[1,3],[0,3]]
print(x)

结果如下:

    A   D
b   7  10
d  19  22

5.按照条件进行索引,例如获取A列中数值大于19,同时位于第三列和第五列的数值:

x=data.iloc[(data['A'] > 19).values, [2, 4]]
print(x)

结果如下:

    C   E
e  27  29
f  33  35
g  39  41
h  45  47

总结: 所以我们可以总结得到loc和iloc的用法,data.loc[想要索引的行标签,想要索引的列标签]data.iloc[想要索引的行,想要索引的列]

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心中带点小风骚的头像心中带点小风骚普通用户
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