python DataFrame中loc与iloc取数据的基本方法实例
更新时间：2022年02月28日 09:41:44 作者：侯小啾
这篇文章主要给大家介绍了关于python DataFrame中loc与iloc取数据的基本方法,文中通过实例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
关于python数据分析常用库pandas中的DataFrame的loc和iloc取数据 基本方法总结归纳及示例如下：
1.准备一组DataFrame数据
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'AAA': [120, 101, 106, 117, 114, 122],
'BBB': [115, 100, 110, 125, 123, 120],
'CCC': [109, 112, 125, 120, 116, 115],
'DDD': 'ABCDEFG'
}, index=[1, 2, 3, 4, 5, 6])
2.loc 标签索引
loc通过标签 在DataFrame中选取数据
2.1 loc 获取行
2.1.1 loc 获取一行
print(df)
print("=======================")
# 获取一行数据
print(df.loc[1])
2.1.2 loc 获取多行
print(df)
print("=======================")
print(df.loc[[1, 3]])
2.1.3 loc 获取多行(切片)
print(df)
print("=======================")
print(df.loc[1:5])
2.2 loc获取指定数据(行&列)
当对行和列同时指定时，如果指定值不连续，则需要放在一个列表中；如果指定值是连续的，并采用切片的方式，则不需要加方括号。loc的参数中，左边表示行，右边表示列。
示例一
print(df)
print("=======================")
print(df.loc[2:4, ['AAA', 'CCC']])
示例二
print(df)
print("=======================")
print(df.loc[[1, 3], ['BBB', 'DDD']])
示例三
print(df)
print("=======================")
print(df.loc[:, 'BBB':])
3. iloc 位置索引
loc通过位置 在DataFrame中选取数据
3.1 iloc 获取行
3.1.1 iloc 获取单行
以获取第二行为例
print(df)
print("=======================")
print(df.iloc[1]) # 第2行
3.1.2 iloc 获取多行
获取下标为0,2的行（第1、3行）
print(df)
print("=======================")
print(df.iloc[[0, 2]]) # 第1、3行。
获取下标为1到3的行（第2、3、4行）
print(df)
print("=======================")
print(df.iloc[1: 4]) # 第2、3、4行。
获取下标为1的行,及其后边的所有行
print(df)
print("=======================")
print(df.iloc[1:]) # 第二行及以后。
3.2 iloc获取指定数据(行&列) 获取所有行，指定列
print("=======================")
print(df.iloc[:, [1, 3]])
获取所有行，指定连续的列
print("=======================")
print(df.iloc[:, :2])
获取指定行，指定列
print("=======================")
print(df.iloc[[2, 5], [1, 3]])
总结
到此这篇关于python DataFrame中loc与iloc取数据的基本方法的文章就介绍到这了,更多相关python DataFrame loc与iloc取数据内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！
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