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pandas -为什么iloc和loc的输出不同

pandas是一个开源的数据分析和数据处理库，常用于处理结构化数据。在pandas中，iloc和loc是两个常用的索引方法，用于访问和操作DataFrame中的数据。

iloc：iloc是基于整数位置进行索引的方法。它使用整数索引来选择DataFrame中的行和列。例如，df.iloc[0]表示选择第一行的数据，df.iloc[:, 0]表示选择第一列的数据。iloc的输出结果是根据整数位置进行选择的数据。
loc：loc是基于标签进行索引的方法。它使用标签索引来选择DataFrame中的行和列。例如，df.loc[0]表示选择标签为0的行的数据，df.loc[:, 'column_name']表示选择名为'column_name'的列的数据。loc的输出结果是根据标签进行选择的数据。

iloc和loc的输出不同的原因是它们使用不同的索引方式。iloc使用整数位置索引，而loc使用标签索引。因此，当DataFrame的索引是整数位置时，iloc和loc的输出结果是相同的；当DataFrame的索引是标签时，iloc和loc的输出结果可能不同。

举例来说，假设有一个DataFrame df，其中索引为整数位置[0, 1, 2, 3]，标签为['A', 'B', 'C', 'D']，列名为['col1', 'col2']。使用df.iloc[0]会选择第一行的数据，输出结果是根据整数位置索引的数据。而使用df.loc[0]会选择标签为0的行的数据，输出结果是根据标签索引的数据。因此，iloc和loc的输出结果不同。

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参考链接：

相关搜索:将pandas .loc方法输出限制在iloc范围内在自己的类中使用pandas中的iloc和loc 基于pandas数据帧切片设置特定列中的行值-同时使用loc和iloc 将pandas .loc与不同的date索引结合使用在pandas中添加新列的.iloc和for循环为什么输出的不同为什么printf和std::cout的输出不同？索引器越界错误。使用df loc和iloc获取满足特定条件的列值使用'loc‘和'to_frame’的数据帧格式不同 Pandas loc为相同的过滤器提供了不同的值为什么stringstreams rdbuf()和str()给我不同的输出？Keras :为什么Sequential和Model给出不同的输出？为什么要做dbg！和println!("{:?}")显示不同的输出？Pandas在LOC函数中的使用和运算符 Windows和Linux的程序输出是不同的。为什么？为什么pandas Dataframe.to_csv的输出与Series.to_csv不同？为什么git分支和$(git分支)输出不同的结果具有多条件和检索值的Pandas df.loc索引 shell和python的不同输出 Pandas Dataframe :为什么df.loc[df[ 'height'] >3，‘height’]=2和df.loc[df['height']>3，[‘height’]=2之间存在差异

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目录 pandas中索引的使用 .loc 的使用 .iloc的使用 .ix的使用 ---- pandas中索引的使用定义一个pandas的DataFrame对像 import pandas as pd...的使用 .loc[],中括号里面是先行后列，以逗号分割，行和列分别是行标签和列标签，比如我要得到数字5，那么就就是： data.loc["b","B"] 因为行标签为b，列标签为B，同理，那么4就是...那么，我们会想，那我们只知道要第几行，第几列的数据呢，这该怎么办，刚好，.iloc就是干这个事的 .iloc的使用 .iloc[]与loc一样，中括号里面也是先行后列，行列标签用逗号分割，与loc不同的之处是...，.iloc 是根据行数与列数来索引的，比如上面提到的得到数字5，那么用iloc来表示就是data.iloc[1,1],因为5是第2行第2列，注意索引从0开始的，同理4就是data.iloc[0,1]，...与loc不同的是loc前闭后闭，以及loc是根据行列标签，而.iloc是根据行数与列数 .ix的使用 .ix我发现，上面两种用法他都可以，它既可以根据行列标签又可以根据行列数，比如拿到5 data.ix

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【Pandas】已完美解决：AttributeError: ‘DataFrame‘ object has no attribute ‘ix‘

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盘一盘 Python 系列 4 - Pandas (上)

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猿创征文｜数据导入与预处理-第3章-pandas基础

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数据整合与数据清洗

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