pandas索引函数loc和iloc的区别

pandas索引函数loc和iloc的区别

  • `df.iloc[len(df)]` 这样的写法有什么问题
  • `df.loc[len(df)]`和 `df.iloc[len(df)] `的区别在哪

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df.iloc[len(df)] 这样的写法有什么问题

df.iloc[len(df)] 这样的写法会引发 IndexError 错误,因为索引越界了。

在 Python 中,DataFrame 的索引是从 0 开始的,因此最后一行的索引应该是 len(df) - 1。如果你尝试使用 len(df) 作为索引,它会超出范围,导致错误。

如果要访问最后一行,你应该使用 df.iloc[-1],这将返回最后一行的数据。

df.loc[len(df)]df.iloc[len(df)] 的区别在哪

df.loc[len(df)]:

  • 使用loc属性来索引DataFrame时需要的是实际的索引标签,而不是位置。
  • 如果输入的索引标签行存在,将返回该行的数据,否则会引发KeyError错误。

df.iloc[len(df)]:

  • 使用iloc属性来索引DataFrame时输入的是位置索引,表示最后一行的位置加1。
  • 如果位置 len(df) 超出了DataFrame的有效位置范围,将引发IndexError错误。

通常情况下,要访问最后一行,应该使用 df.iloc[-1],因为它将始终返回最后一行的数据,而无需担心索引标签是否存在。如果你尝试使用 df.loc[len(df)],它会依赖于索引标签的存在,如果索引标签不是 len(df),将导致错误。

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