Pandas实战100例 | 案例 33: 使用 `loc` 和 `iloc` 选择数据
案例 33: 使用 loc 和 iloc 选择数据
知识点讲解
在 Pandas 中，loc 和 iloc 是两种主要的数据选择方法。loc 是基于标签的选择方法，而 iloc 是基于整数位置的选择方法。
loc: 使用行标签和列名来选择数据。iloc: 使用行和列的整数位置（从 0 开始的索引）来选择数据。
示例代码
# 准备数据和示例代码的运行结果，用于案例 33
# 示例数据
data_indexing_selection = {
'A': [1, 2, 3, 4, 5],
'B': [5, 4, 3, 2, 1],
'C': [2, 3, 4, 5, 6]
}
df_indexing_selection = pd.DataFrame(data_indexing_selection)
# 使用 loc 和 iloc 选择数据
selected_by_loc = df_indexing_selection.loc[0:2, 'A':'B']
selected_by_iloc = df_indexing_selection.iloc[0:3, 0:2]
df_indexing_selection, selected_by_loc, selected_by_iloc
在这个示例中，我们使用 loc 根据行标签和列名选择数据。然后，我们使用 iloc 根据行和列的位置选择数据。
示例代码运行结果
原始 DataFrame (df_indexing_selection):
A B C
0 1 5 2
1 2 4 3
2 3 3 4
3 4 2 5
4 5 1 6
使用 loc 选择的数据 (selected_by_loc):
A B
0 1 5
1 2 4
2 3 3
使用 iloc 选择的数据 (selected_by_iloc):
A B
0 1 5
1 2 4
2 3 3
这个案例展示了 loc 和 iloc 选择数据的不同用法。理解这两种方法是进行高效数据操作的关键。