python loc和iloc的区别

 在dataframe数据中，通过列名可以获取该列数据，例如df[‘a’]。通过loc和iloc可以定位到行，然后获取行的数据。

 两者区别在于：

	定位依据	说明
loc	index	必须根据index来匹配，没有该索引就无法提取数据
iloc	行号	从0开始，逐个+1

生成dataframe数据

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'a':np.zeros(5),'b':[i for i in range(5)]},index = ['A','B','C','D','E'])
df

	a	b
A	0.0	0
B	0.0	1
C	0.0	2
D	0.0	3
E	0.0	4

通过索引名称定位：

df.loc['A']

a    0.0
b    0.0
Name: A, dtype: float64

通过行号定位，比如第一行数据

df.iloc[1]

a    0.0
b    1.0
Name: B, dtype: float64

提取最后一列

df.iloc[:,-1]

A    0
B    1
C    2
D    3
E    4
Name: b, dtype: int64

提取最后一列，行索引为B的值

df.iloc[:,-1]['B']

1

df1 = pd.DataFrame({'a':np.zeros(5),'b':[i+1 for i in range(5)]})
df1.columns = ['a1','a2']
df1

	a1	a2
0	0.0	1
1	0.0	2
2	0.0	3
3	0.0	4
4	0.0	5