文章目录
- 前言
- 一、loc[]函数
- 二、iloc[]函数
- 三、详细用法
- loc方法
- iloc方法
- 总结
- 共同点
- 不同点
前言
我们经常在寻找数据的某行或者某列的时常用到Pandas中的两种方法iloc和loc，两种方法都接收两个参数，第一个参数是行的范围，第二个参数是列的范围。
一、loc[]函数
- loc：
- 接收的是行、列的名称或标签。
- 在切片是按闭区间切片，也就是区间两边都能取到。
二、iloc[]函数
- iloc：
- 接收的是行、列的索引位置（下标，从0开始）。
- 按传统的左闭右开的的方式切片。
三、详细用法
创建用于测试的数据表dataframe：
import pandas as pd
data={'state':['Ohio','Ohio','Ohio','Nevada','Nevada'],'year':[2000,2001,2002,2001,2002],'pop':[1.5,1.7,3.6,2.4,2.9]}frame=pd.DataFrame(data)
frame.index=list('abcde')
frame
loc方法
- 1、单个行名/列名 或 行名/列名的列表
要求：读取第2行，行名为’b’。
frame.loc['b']
注意： 上面这种写法，运行"print(type(frame.loc[‘b’]))"可以知道返回的是<class ‘pandas.core.series.Series’>对象，如果要<class ‘pandas.core.frame.DataFrame’>对象可以改成frame.loc[[‘b’]]。
frame.loc[['b']]
要求：取第1、2列的第2与第5行，第1、2列的列名分别为’state’与’year’，第2、5行的行名分别为’b’和’e’。
frame.loc[['b','e'],['state','year']]
- 2、列名/行名的切片
要求：读取第2列，列名为’year’。
frame.loc[:,'year'] #返回的是<class 'pandas.core.series.Series'>对象。
frame.loc[:,['year']] #返回的是<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>对象。
要求：取第2行第3列，第2行行名为’b’，第3列列名为’pop’。
frame.loc['b','pop']
要求：读取dataframe某个区域，比如第3列的第2到第5行，第3列为"pop"列，第2到第5行即b行到e行。
frame.loc['b':'e','pop'] #返回的是<class 'pandas.core.series.Series'>对象。
frame.loc['b':'e',['pop']] #返回的是<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>对象。
要求：取第1、2列的第2到第5行，第1、2列的列名分别为’state’和’yea‘列，第2、5行的行名为’b’和‘e’行。
frame.loc['b':'e','state':'year'] #返回的是<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>对象。
- 3、返回布尔型列表的表达式（判断或函数）
要求：根据判断条件读取，取第3列大于2的。
frame.loc[frame['pop']>2,'pop'] #返回的是<class 'pandas.core.series.Series'>对象。
frame.loc[frame['pop']>2,['pop']] #返回的是<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>对象。
要求：根据函数读取，取第3列大于2的所有行与列。
frame.loc[lambda x: x['pop']>2]
iloc方法
- 1、单个下标 或 若干下标构成的列表，从0开始。
要求：取第2行的值。
frame.iloc[1]
注意： 上面这种写法，运行"print(type(frame.iloc[1]]))"可以知道返回的是<class ‘pandas.core.series.Series’>对象，如果要<class ‘pandas.core.frame.DataFrame’>对象可以改成frame.iloc[[1]]。
frame.iloc[[1]]
要求：取第1、2列的第2与第5行。
frame.iloc[[1,4],[0,1]]
- 2、下标的切片
要求：取第2列的值。
frame.iloc[:,1] #返回的是<class 'pandas.core.series.Series'>对象。
frame.iloc[:,[1]] #返回的是<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>对象。
要求：取第2行第3列
frame.iloc[1,2]
要求：读取dataframe某个区域，比如第3列的第2到第5行。
frame.iloc[1:5,2] #返回的是<class 'pandas.core.series.Series'>对象。
frame.iloc[1:5,[2]] #返回的是<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>对象。
要求：取第1、2列的第2到第5行。
frame.iloc[1:5,0:2] #因为是.iloc[]中用:表示从第几行/列到第几行/列是左闭右开的的方式，因此这里下标3表示第四行与第四列是取不到的。frame.iloc[[1,2,3,4],[0,1]] #第二种写法
- 3、可以返回合理值的函数
要求：当DataFrame的index是整数，取index为偶数的记录。
import pandas as pd
data={'state':['Ohio','Ohio','Ohio','Nevada','Nevada'],'year':[2000,2001,2002,2001,2002],'pop':[1.5,1.7,3.6,2.4,2.9]}frame=pd.DataFrame(data)
frameframe.iloc[lambda x: x.index % 2 == 0]
总结
共同点
- 两者都接收两个参数，第一个参数是行的范围，第二个参数是列的范围。
- 两者都可以有行索引值没有列索引值，但有列索引值前必须得有行索引值，但loc[]行索引值只能为名称形式来取，不能按下标形式来取。iloc[]则相反。
取第三列，无论使用loc[]函数还是iloc[]函数，如果没有行索引都会报错。
frame.loc['pop']
frame.loc[,'pop']
frame.iloc[,3]
不同点
-
1、loc[]函数接收的是行/列的名称（可以是整数或者字符），iloc[]函数接收的是行/列的下标（从0开始），不能是字符。
-
2、loc[]函数在切片时是按闭区间切片的，也就是区间两边都能取到，iloc[]函数则是按传统的左闭右开的方式切片的。
参考文章：
https://blog.csdn.net/weixin_43298886/article/details/112632237
https://blog.csdn.net/Leon_Kbl/article/details/97492966
