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Python Pandas中l(wèi)oc和iloc函數(shù)的基本用法講解

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　　Python Pandas的主要左右是解決大量的數(shù)據(jù)，快速的對(duì)數(shù)據(jù)去進(jìn)行批量的處理，大大提高工作的效率。那么，里面的loc和iloc函數(shù)，具體是怎么進(jìn)行使用呢？怎么知道每個(gè)函數(shù)的基本用法呢？下面小編就給大家詳細(xì)的解答下。


　　1 loc和iloc的含義


　　loc表示location的意思；iloc中的loc意思相同，前面的i表示integer，所以它只接受整數(shù)作為參數(shù)。


　　2用法


　　import pandas as pd
　　import numpy as np
　　#np.random.randn(5,2)表示返回5x2的矩陣，index表示行的編號(hào)，columns表示列的編號(hào)
　　df=pd.DataFrame(np.random.randn(5,2),index=range(0,5,1),columns=list('AB'))
　　print(df)


　　打印df的結(jié)果：

01.png

　　2.1 loc函數(shù)的用法


　　loc表示通過(guò)標(biāo)簽取數(shù)據(jù)，標(biāo)簽就是上面的‘0’-‘4’和‘A’-‘B’。

　　print(df.loc[0])

02.png

　　

   print(df.loc[0,:])

03.png

　　print(df.loc[0:2,'A'])

04.png

　　2.2 iloc函數(shù)的用法


　　iloc函數(shù)表示通過(guò)位置取數(shù)據(jù)，即第m行，第n列數(shù)據(jù)，只接受整型參數(shù)。記住：0:2為“包左不包右”，即取0,1。


   print(df.iloc[0,:])

05.png

　　print(df.iloc[:,0])

06.png

　　print(df.iloc[0:2,:])

07.png

　　補(bǔ)充：Pandas中l(wèi)oc和iloc函數(shù)實(shí)例


　　利用loc、iloc提取行數(shù)據(jù)
　　import numpy as np
　　import pandas as pd
　　#創(chuàng)建一個(gè)Dataframe
　　data=pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4),index=list('abcd'),columns=list('ABCD'))
　　In[1]:data
　　Out[1]:
　　A B C D
　　a 0 1 2 3
　　b 4 5 6 7
　　c 8 9 10 11
　　d 12 13 14 15
　　#取索引為'a'的行
　　In[2]:data.loc['a']
　　Out[2]:
　　A 0
　　B 1
　　C 2
　　D 3
　　#取第一行數(shù)據(jù)，索引為'a'的行就是第一行，所以結(jié)果相同
　　In[3]:data.iloc[0]
　　Out[3]:
　　A 0
　　B 1
　　C 2
　　D 3


　　loc函數(shù)：通過(guò)行索引“Index”中的具體值來(lái)取行數(shù)據(jù)（如取"Index"為"A"的行）


　　iloc函數(shù)：通過(guò)行號(hào)來(lái)取行數(shù)據(jù)（如取第二行的數(shù)據(jù)）


　　利用loc、iloc提取列數(shù)據(jù)


　　In[4]:data.loc[:,['A']]#取'A'列所有行，多取幾列格式為data.loc[:,['A','B']]
　　Out[4]:
　　A
　　a 0
　　b 4
　　c 8
　　d 12
　　In[5]:data.iloc[:,[0]]#取第0列所有行，多取幾列格式為data.iloc[:,[0,1]]
　　Out[5]:
　　A
　　a 0
　　b 4
　　c 8
　　d 12

　　綜上所述，這篇文章就給大家介紹到這里，希望可以給大家?guī)?lái)幫助。

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