python中iloc的详细用法_Pandas中loc和iloc函数用法详解（源码+实例）

loc函数：通过行索引 "Index" 中的具体值来取行数据(如取"Index"为"A"的行)

iloc函数：通过行号来取行数据(如取第二行的数据)

本文给出loc、iloc常见的五种用法，并附上详细代码。

1.利用loc、iloc提取行数据

import numpy as np

import pandas as pd

#创建一个Dataframe

data=pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4),index=list('abcd'),columns=list('ABCD'))

In[1]: data

Out[1]:

A B C D

a 0 1 2 3

b 4 5 6 7

c 8 9 10 11

d 12 13 14 15

#取索引为'a'的行

In[2]: data.loc['a']

Out[2]:

A 0

B 1

C 2

D 3

#取第一行数据，索引为'a'的行就是第一行，所以结果相同

In[3]: data.iloc[0]

Out[3]:

A 0

B 1

C 2

D 3

2. 利用loc、iloc提取列数据

In[4]:data.loc[:,['A']] #取'A'列所有行，多取几列格式为 data.loc[:,['A','B']]

Out[4]:

A

a 0

b 4

c 8

d 12

In[5]:data.iloc[:,[0]] #取第0列所有行，多取几列格式为 data.iloc[:,[0,1]]

Out[5]:

A

a 0

b 4

c 8

d 12

3.利用loc、iloc提取指定行、指定列数据

In[6]:data.loc[['a','b'],['A','B']] #提取index为'a','b',列名为'A','B'中的数据

Out[6]:

A B

a 0 1

b 4 5

In[7]:data.iloc[[0,1],[0,1]] #提取第0、1行，第0、1列中的数据

Out[7]:

A B

a 0 1

b 4 5

4.利用loc、iloc提取所有数据

In[8]:data.loc[:,:] #取A,B,C,D列的所有行

Out[8]:

A B C D

a 0 1 2 3

b 4 5 6 7

c 8 9 10 11

d 12 13 14 15

In[9]:data.iloc[:,:] #取第0,1,2,3列的所有行

Out[9]:

A B C D

a 0 1 2 3

b 4 5 6 7

c 8 9 10 11

d 12 13 14 15

5.利用loc函数，根据某个数据来提取数据所在的行

In[10]: data.loc[data['A']==0] #提取data数据(筛选条件: A列中数字为0所在的行数据)

Out[10]:

A B C D

a 0 1 2 3

利用loc函数的时候，当index相同时，会将相同的Index全部提取出来，优点是：如果index是人名，数据框为所有人的数据，那么我可以将某个人的多条数据提取出来分析；缺点是：如果index不具有特定意义，而且重复，那么提取的数据需要进一步处理。