pandas以類似字典的方式來獲取某一列的值，比如df[『a』]，這會得到df的a列。如果我們對某一行感興趣呢？這個時候有兩種方法，一種是iloc方法，另一種方法是loc方法。loc是指location的意思，iloc中的i是指integer。這兩者的區別如下：
loc：works on labels in the index.
iloc：works on the positions in the index (so it only takes integers).
也就是說loc是根據index來索引，比如下邊的df定義了乙個index，那麼loc就根據這個index來索引對應的行。iloc並不是根據index來索引，而是根據行號來索引，行號從0開始，逐次加1。
in [1]: df = dataframe(randn(5,2),index=range(0,10,2),columns=list('ab'))
in [2]: df
out[2]:
a b
0 1.068932 -0.794307
2 -0.470056 1.192211
4 -0.284561 0.756029
6 1.037563 -0.267820
8 -0.538478 -0.800654
in [5]: df.iloc[[2]]
out[5]:
a b
4 -0.284561 0.756029
in [6]: df.loc[[2]]
out[6]:
a b
2 -0.470056 1.192211
pandas loc和iloc的區別
在pandas裡要切分或者選取符合條件的行列資料，就用loc或者iloc函式，那麼今天來具體講解下這兩者的區別。在這裡直接給出結論，1 在dataframe沒有具體的行索引名稱 index 和列索引名稱 columns 時，loc和iloc都可以通過位置來定位，但是loc是包括末尾索引資料，iloc...
LOC和ILOC以及XI的區別
loc 通過行標籤索引行資料 1.1 loc 1 表示索引的是第1行 index 是整數 python view plain copy print?import pandas as pd data 1,2,3 4,5,6 index 0,1 columns a b c df pd.dataframe...
pandas之ix loc 和 iloc的區別
在python中處理日常資料時，經常會需要索引某些行，現結合本人使用經驗做乙個小的總結,pandas中主要有以下函式 1 loc 2 iloc 3 ix 首先來談談loc 其是通過行標籤索引行資料 import pandas as pd df pd.dataframe columns team a ...