如何结合使用loc和iloc来选择索引

在Pandas库中，可以使用loc和iloc来选择索引。

loc是基于标签的索引，可以通过标签名称来选择行或列。它的语法是df.loc[row_indexer, column_indexer]，其中row_indexer和column_indexer可以是单个标签、标签列表、标签切片或布尔数组。以下是loc的一些常见用法：

选择特定行和列：df.loc[row_label, column_label]
选择多个行和列：df.loc[row_labels, column_labels]
选择所有行和特定列：df.loc[:, column_labels]
选择特定行和所有列：df.loc[row_labels, :]

iloc是基于整数位置的索引，可以通过整数位置来选择行或列。它的语法是df.iloc[row_indexer, column_indexer]，其中row_indexer和column_indexer可以是单个整数、整数列表、整数切片或布尔数组。以下是iloc的一些常见用法：

选择特定行和列：df.iloc[row_index, column_index]
选择多个行和列：df.iloc[row_indices, column_indices]
选择所有行和特定列：df.iloc[:, column_indices]
选择特定行和所有列：df.iloc[row_indices, :]

使用loc和iloc可以根据标签或整数位置选择DataFrame中的特定行和列。这在数据分析和处理中非常有用，可以根据需要灵活地提取和操作数据。

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python数据分析万字干货！一个数据集全方位解读pandas

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Pandas中高效的选择和替换操作总结

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写了几天程序，深刻地感受到python语言中（特指numpy、pandas）对于数据强大的索引能力。...特此总结一下： iloc和loc的区别 https://www.cnblogs.com/ghllfl/p/8481576.html loc：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） iloc ：通过行号获取行数据，不能是字符 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’] 是错误的...建议：当用行号索引的时候, 尽量用 iloc 来进行索引; 而用标签索引的时候用 loc , ix 尽量别用。

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三个你应该注意的错误

这是如何更新销售数量列的第二行值： promotion.loc[1, "sales_qty"] = 46 第三个悄悄错误与loc和iloc方法之间的差异有关。...这些方法用于从DataFrame中选择子集。 loc：按行和列的标签进行选择 iloc：按行和列的位置进行选择默认情况下，Pandas将整数值（从0开始）分配为行标签。...这是如何使用iloc方法来执行的： promotion.iloc[:4, :] # output promotion_code sales_qty price 0 A2...现在让我们使用loc方法执行相同的操作。由于行标签和索引值是相同的，我们可以使用相同的代码（只需将iloc更改为loc）。...当我们使用loc方法时，我们多了一行。原因是使用loc方法时，上限是包含的，因此最后一行（具有标签4的行）被包括在内。当使用iloc方法时，上限是不包含的，因此索引为4的行不包括在内。

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01.loc & iloc & ix 区别使用标签选取数据

当用行号索引的时候, 尽量用 iloc 来进行索引; 而用标签索引的时候用 loc , ix 尽量别用。...使用标签选取数据 df.loc[行标签，列标签] df.loc['a':'b']#选取ab两行数据 df.loc[:,'one']#选取one列的数据 df.loc的第一个参数是行标签，第二个参数是列标签...loc根据DataFrame的具体标签选取列。 iloc根据标签所在位置选取列，从0开始计数。...df3.iloc[0:] Out[19]: a b c d 1 2 3 e 4 5 6 #iloc索引列数据 df3.iloc[:,[1]] Out[21]: b d...2 e 5 ix：结合前两种的混合索引 import pandas as pd data = [[1,2,3],[4,5,6]] index = ['d','e'] columns=[

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和iloc的长处在于, 可以同时对列和行进行切片 df['Height'].head() 更简洁的使用列名标签索引的方式 df.Height.head() ④ 多列索引 df.loc[:,['Height...但实际上, 使用loc等方法筛选行或者列的时候, 都是根据待筛选的行或者列对给定的筛选条件是否为真来决定是否返回该行或该列的。...df[3:5] 推荐使用iloc或者loc来明确地说明用的是默认整数索引(iloc, 尾端不包含)还是标签索引(loc,尾端包含)。...df.iloc[3:5] ③ 单列索引使用列名标签来返回单列，之所以选择列的语法如此简单, 是因为df本质上是将多个Series作为列拼接起来的。...和[]中相应位置都能使用布尔列表选择：如果不加values就会索引对齐发生错误，Pandas中的索引对齐是一个重要特征，很多时候非常使用。

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Pandas库的基础使用系列---获取行和列

前言我们上篇文章简单的介绍了如何获取行和列的数据，今天我们一起来看看两个如何结合起来用。获取指定行和指定列的数据我们依然使用之前的数据。...我们先看看如何通过切片的方法获取指定列的所有行的数据info = df.loc[:, ["2021年", "2017年"]]我们注意到，行的位置我们使用类似python中的切片语法。...我们试试看如何将最后一列也包含进来。info = df.iloc[:, [1, 4, -1]]可以看到也获取到了，但是值得注意的是，如果我们使用了-1，那么就不能用loc而是要用iloc。...如果要使用索引的方式，要使用下面这段代码df.iloc[2, 2]是不是很简单，接下来我们再看看如何获取多行多列。为了更好的的演示，咱们这次指定索引列df = pd.read_excel(".....当然我们也可以通过索引和切片的方式获取，只是可读性上没有这么好。df.iloc[[2,5], :4]如果不看结果，只从代码上看是很难知道我们获取的是哪几列的数据。

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精品教学案例 | 权利的游戏：战争数据分析

例如：“[ ]”方法、“.loc”方法和“.iloc”方法。提高学生动手实践能力。案例中使用Pandas和Matplotlib工具对数据进行切片和可视化操作，提高学生对工具的使用熟练程度。...Pandas提供了多种不同的方法进行数据索引切片，比如[ ], .loc, 和.iloc等方法。本案例将会具体展示如何运用这些方法对数据集进行索引切片，并获得所需要的数据。...，则返回所有对应值为True的行数据如果参数为切片（Slice）类型，则返回行数据注意：[ ]主要用于选择列数据，但是应用布尔索引时，可以选取行数据；当使用切片类型时，也可以返回行数据，既可以按位置选取也可以按标签选取...对于第二个问题，我们想对比下故事里比较关键的几大战役的信息，也可以使用这种参数形式的.loc方法来选取多行多列： battle_299_vital = battles_299 .loc[["Siege ...熟练掌握布尔索引。学会使用.loc或.iloc方法，以避免链式赋值出现的警告。练习通过切片操作以及可视化操作进行简单的数据分析。

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一文讲述Pandas库的数据读取、数据获取、数据拼接、数据写出！

① 什么是“位置索引”和标签索引在讲述如何取数之前，我们首先需要理解“位置索引”和“标签索引”这两个概念。每个表的行索引就是一个“标签索引”，而标识每一行位置的数字就是 “位置索引”，如图所示。...在pandas中，标签索引使用的是loc方法，位置索引用的是iloc方法。接下来就基于图中这张表，来带着大家来学习如何 “取数”。首先，我们需要先读取这张表中的数据。...方法1：访问一行 # 位置索引 df.iloc[0] # 标签索引 df.loc["地区1"] 方法2：访问多行 # 位置索引 df.iloc[[0,1,3]] # 标签索引 df.loc[["地区1"...# 使用位置索引 df.iloc[2,1] # 使用标签索引 df.loc["地区3","天门"] ⑤ 访问多行多列 “访问多行多列”，方法就更多了。我一共为大家总结了5种方法。...武汉','孝感','广水']] 方法3：iloc+切片+位置数组 # 选取所有行的第2和第5列数据 df.iloc[:,[1,4]] 方法4：loc+切片+标签数组 # 选取地区1和地区2这两行的武汉和广水列

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