loc中的數據是列名，是字符串，所以前后都要取；iloc中數據是int整型，所以是Python默認的前閉后開

一、loc函數

構建數據集df

import pandas as pd

df = pd.DataFrame([

['green', 'M', 10.1, 'class1'],

['red', 'L', 13.5, 'class2'],

['blue', 'XL', 15.3, 'class1']])

print (df)

# 數據集為以下內容，所有操作均對df進行

0 1 2 3

0 green M 10.1 class1

1 red L 13.5 class2

2 blue XL 15.3 class1

loc函數主要通過行標簽索引行數據，劃重點，標簽！標簽！標簽！

loc[1] 選擇行標簽是1的（從0、1、2、3這幾個行標簽中）

In[1]: df.loc[1]

Out[1]:

0 red

1 L

2 13.5

3 class2

loc[0:1] 和 loc[0,1]的區別，其實最重要的是loc[0:1]和iloc[0:1]

In[10]: df.loc[0:1] #取第一和第二行，loc[]中的數字其實是行索引，所以算是前閉加后閉

Out[10]:

0 1 2 3

0 green M 10.1 class1

1 red L 13.5 class2

In[12]: df.iloc[0:1]

Out[12]:

0 1 2 3

0 green M 10.1 class1

In[11]: df.loc[0,1]

Out[11]: 'M'

索引某一列數據，loc[:,0:1]，還是標簽，注意，如果列標簽是個字符，比如’a’，loc[‘a’]是不行的，必須為loc[:，’a’]。

但如果行標簽是’a’,選取這一行，用loc[‘a’]是可以的。

n[13]: df.loc[:,0:1]

Out[13]:

0 1

0 green M

1 red L

2 blue XL

二、iloc函數

iloc 主要是通過行號獲取行數據，劃重點，序號！序號！序號！

iloc[0:1]，由于Python默認是前閉后開，所以，這個選擇的只有第一行！

In[12]: df.iloc[0:1]

Out[12]:

0 1 2 3

0 green M 10.1 class1

如果想用標簽索引，如iloc[‘a’]，就會報錯，它只支持int型。

三、ix函數

ix——結合前兩種的混合索引，即可以是行序號，也可以是行標簽。

另，一些篩選操作

如選擇prize>10(prize為一個標簽)的，即 df.loc[df.prize>10]

還有&并或等操作

參考文獻：

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python iloc函数_Python 基本操作- 数据选取loc、iloc、ix函数的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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