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引言
数据科学家和分析师经常面临从大型数据集中提取特定数据的任务。Pandas提供了多种数据选择工具其中loc和iloc是最常用的两种。理解它们的差异和适用场景将使你在使用Pandas时更加得心应手。
loc基于标签的索引器
loc允许你根据标签索引选择数据。它不仅适用于行索引也适用于列索引甚至可以同时使用两者进行精确的数据选择。
示例使用loc选择数据
import pandas as pd# 创建示例DataFrame
data {Column1: [1, 2, 3],Column2: [a, b, c],Column3: [4.0, 5.5, 6.5]
}
df pd.DataFrame(data, index[Row1, Row2, Row3])# 选择第一行
print(df.loc[Row1])# 选择Column1列
print(df.loc[:, Column1])# 选择多个列
print(df.loc[:, [Column1, Column2]])# 选择多个行和列的交叉部分
print(df.loc[[Row1, Row2], [Column1, Column2]])iloc基于整数位置的索引器
与loc不同iloc使用整数位置索引来选择数据。它非常适合于当你需要根据数据的位置而不是标签来选择数据时。
示例使用iloc选择数据
# 选择第一行
print(df.iloc[0])# 选择Column1列列索引从0开始
print(df.iloc[:, 0])# 选择多个列
print(df.iloc[:, [0, 1]])# 选择多个行
print(df.iloc[[0, 1]])# 选择一个范围的行和列
print(df.iloc[0:3, 0:2]) # 选择前3行和前2列切片操作
loc和iloc都支持切片操作但它们的行为略有不同。loc切片基于标签而iloc切片基于整数索引。
loc切片示例
# 使用loc进行切片选择Row1到Row2之间的行
print(df.loc[Row1:Row2])# 选择Column1和Column2之间的列
print(df.loc[:, Column1:Column2])iloc切片示例
# 使用iloc进行切片选择前3行
print(df.iloc[0:3])# 选择前3行的前2列
print(df.iloc[0:3, 0:2])注意事项
使用loc时如果指定的标签不存在Pandas会抛出KeyError。使用iloc时如果索引超出范围Pandas会抛出IndexError。loc和iloc都支持条件索引但loc主要用于基于标签的布尔索引而iloc不支持布尔索引。
结语
通过本文的深入探讨你现在应该对Pandas中的loc和iloc有了更全面的了解。掌握这两种索引器的使用将大大提高你在数据分析工作中的效率和灵活性。记住选择正确的工具对于解决问题至关重要。继续探索Pandas的其他功能将使你在数据科学的道路上越走越远。
