Pandas 教程-Pandas loc vs. iloc

点击关注 👉2024年04月22日约 2 分钟

整理：python架构师

Pandas提供了.loc[]和.iloc[]方法进行数据切片。数据切片通常指的是检查数据集。这两种方法属于索引选择方法，用于为数据集的每一行设置标识符。索引可以采用特定标签，这些标签可以是整数或用户指定的任何其他值。

.loc[]方法用于通过标签或数据框中存在的布尔数组检索行和列的组合。它仅接受索引标签，如果存在于调用数据框中，它将返回行、列或数据框。它是基于标签的方法，但可以与布尔数组一起使用。

而.iloc[]方法用于在数据框的索引标签不是0,1,2,...,n的数字系列，或者用户不知道索引标签的情况下使用。

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以下是上述两种方法之间的一些差异：

.loc[]方法是基于标签的方法，这意味着在进行切片时它采用索引的名称或标签，而.iloc[]方法是基于索引位置的。它的行为类似于常规切片，我们只需要指示位置索引号，然后简单地获取适当的切片。
.loc[]方法包括表的最后一个元素，而.iloc[]方法不包括最后一个元素。
.loc[]方法是基于名称的索引，而.iloc[]方法是基于位置的索引。
.iloc[]的参数可以是：
而.loc[]的参数可以是：

.loc[]方法的索引器可以通过传递布尔系列执行布尔选择，但在.iloc[]方法的情况下，我们不能传递布尔系列。


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