2024年6月3日发(作者：)
loc和iloc的用法
loc和iloc是Pandas库中用于按行列选择数据的两个重要方法。在数据
分析和处理过程中，经常需要根据特定的行列索引来获取或操作数据，而
loc和iloc正好满足了这一需求。本文将详细介绍loc和iloc的用法，并
提供示例以帮助读者更好地理解和应用这两个方法。
一、loc方法
1. loc方法的基本语法和参数
在Pandas库中，loc方法用于通过行标签和列标签选择数据。其基本语
法如下：
[row_indexer, column_indexer]
其中，row_indexer是用于选择行数据的标签或布尔数组，
column_indexer是用于选择列数据的标签或布尔数组。row_indexer和
column_indexer可以是单个元素、列表、切片或布尔值。
2. 使用单个元素选择数据
当row_indexer和column_indexer都是单个元素时，loc方法将返回对
应位置的数据。例如，假设有如下数据框df：
python
import pandas as pd
data = {'A': [1, 2, 3],
'B': [4, 5, 6],
'C': [7, 8, 9]}
df = ame(data, index=['row1', 'row2', 'row3'])
如果想要选取'row2'和'A'对应的数据，可以使用如下代码：
python
value = ['row2', 'A']
这样就能得到value的值为2。
3. 使用列表选择数据
当row_indexer和column_indexer是列表时，loc方法将返回对应行或
列数据。例如，如果想要选取多个行和列，可以将行和列标签作为列表传
入loc方法。例如，选取row2和row3行的数据，以及'A'和'B'列的数据，
可以使用以下代码：
python
values = [['row2', 'row3'], ['A', 'B']]
这样values将返回以下数据框：
python
A B
row2 2 5
发布者：admin，转转请注明出处：http://www.yc00.com/web/1717394397a2737999.html
评论列表（0条）