pandas中loc和iloc函数的用法详解

无论是loc还是iloc都是pandas中数据筛选的函数。

我们先聊一下loc函数，loc的全程是location，什么东西可以作为location?我们第一时间可能会想到标签。

在pandas读取文件的时候一般都是会把文件读成DataFrame的格式。

具体何为dataframe格式我举个例子：

这里画红圈的部分都可以称作为标签

比如说我要只想看到第一行的数据

print(data.loc[0])

其中‘0’就是第一行的标签它会将第一行数据竖向排列给你看

如果我只想看某一项的数据，比如我只想知道第一行对应的日期是啥

print(data.loc[0,['日期']])

这个‘日期’就是对应列的标签，其效果是对指定列进行检索

然后我们再讲一下iloc函数，这个i就是对应的单词index，index-location，就是对索引进行定位

这个其实和列表啊，numpy数组的切片没啥区别，下面举个例子：

print(data.iloc[0,0])
print(data.iloc[0,1])

第一个打印的就是取到了第1行第1列对应的呢个数据

第二个打印的就是取到了第1行第2列对应的呢个数据

然后我们再对整行或整列切片：

print(data.iloc[0:2,0:2])

 说白了其实和人眼检索excel的感觉是一样的，数到第几行再数到第几列:)