1、loc函數(shù)

通過(guò)行標(biāo)簽索引行數(shù)據(jù)。
可以多行，可以[行標(biāo)簽, 列標(biāo)簽]

import pandas as pd import numpy as npdata = [[1, 2, 3],[4, 5, 6]] index1 = [10, 11] index2 = ['d', 'e'] colums = ['a', 'b', 'c'] df1 = pd.DataFrame(data=data, index=index1, columns=colums) df2 = pd.DataFrame(data=data, index=index2, columns=colums)# print(df) # loc——通過(guò)行標(biāo)簽索引行數(shù)據(jù) print(df1.loc[11]) print(df2.loc['d']) # print(df1.loc['a']) ## 只能時(shí)行索引 print(df2.loc['d':]) ## 多行索引 print(df2.loc['d',['b','c']]) ## 擴(kuò)展：索引某行某列 print(df2.loc[:,['c']]) ## 獲取某列 df.[列標(biāo)簽] ## 注意：df[1:3]包含1，2，3

輸出結(jié)果

a 4 b 5 c 6 Name: 11, dtype: int64 a 1 b 2 c 3 Name: d, dtype: int64a b c d 1 2 3 e 4 5 6 b 2 c 3 Name: d, dtype: int64c d 3 e 6

2、iloc函數(shù)

通過(guò)行號(hào)索引行數(shù)據(jù)。

# iloc——通過(guò)行號(hào)獲取行數(shù)據(jù) print(df2.iloc[1]) # print(df2.iloc['a']) # 通過(guò)行標(biāo)簽索引會(huì)報(bào)錯(cuò) print(df2.iloc[0:]) ## 多行 print(df2.iloc[:,[1]]) ## 列數(shù)據(jù)

輸出結(jié)果

a 4 b 5 c 6 Name: e, dtype: int64a b c d 1 2 3 e 4 5 6b d 2 e 5

3、ix函數(shù)

結(jié)合前兩種的混合索引

# ix——結(jié)合前兩種的混合索引 print(df2.ix[1]) print(df2.ix['e'])

輸出結(jié)果

a 4 b 5 c 6 Name: e, dtype: int64 a 4 b 5 c 6 Name: e, dtype: int64

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的Pandas——loc、iloc、ix 函数区别的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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