Pandas loc和iloc用法区别

示例来源kaggle教程

pandas总共有两种索引方式：

• index-based selection：根据位置（numerical position）选择，使用iloc
• label-based selection：根据标签（index value）选择，使用loc

简单点说就是

• 直接用第几行、第几列来找，用iloc
• 直接用行名、列名来找，用loc

两种方式都后接[row]或[row,col],其中row,col可以是单值/区间/list
通常的情况是行为数字，列有列名

#都能得到第一行数据
reviews.iloc[0] 
reviews.loc[0] 
#得到第一列数据
reviews.iloc[:,0]
#得到前三行，第一列的数据
reviews.iloc[:3,0]
#得到行索引为1，3，5的第一列的数据
reviews.iloc[[1,3,5],0]

列索引一般都有列名，选择loc可以对string类型的索引名进行选择

#得到第一行，列名为‘country’的数据
reviews.loc[0,'country']
#得到列名为'taseter_name','points'的数据
reviews.loc[:,['taseter_name','points']]

行索引（index）为string类型时也同理：

#可以得到行索引字母表顺序在‘apple’，‘potatoes’之间的所有行
df.loc['Apples':'Potatoes']

需要注意的是：

• iloc使用的是python内置的index，区间选择时前闭后开，
  [0:10]选择的是 0,1,···9 共10行内容
• 而loc在区间选择时全闭，
  [0:10]选择的是 0,1,2···10 共11行内容

条件筛选

#以下四种写法等价，之后的例子只挑一种写
reviews[reviews.country=='Italy']
reviews[reviews['country']=='Italy']
reviews.loc[reviews.country=='Italy']
reviews.loc[reviews['country']=='Italy']

#中间的小括号一定要加
reviews.loc[(reviews.country=='Italy')&(reviews.points >=90)]
reviews.loc[(reviews.country=='Italy')｜(reviews.points >=90)]

reviews.loc[reviews.country.isin(['Italy','France'])]
reviews.loc[reviews.price.notnull()]