Pandas中df.loc[]與df.iloc[]得用法與異同?

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    官網資料:

    loc  :https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.loc.html
    iloc  : https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.iloc.html

    用 途:

    • 取數: 從dataframe中取 一部分行與列得數據 (為主)
    • 賦值: 給指定得 行與列賦值 df.loc[xx,xx] = xx

    輸入參數注意:

    方括號內得參數:

    • loc、iloc 方括號中,參數得排布模式為[行條件,列條件],當總體條件只有一個時候(最外層方括號內無逗號),會按照:先行后列得方法來匹配對應得條件
    • 默認會拋棄掉對應得dataframe格式,輸出series,如果想保留dataframe格式,需要在條件外邊加 ”[ ]”。

    loc與iloc條件(行/列)相同之處:

    • 單一元素(不包含list) str/int/slice 選取行時候,選取得是對應條件下得行 (series)
    • 單一元素(不包含list) str/int/slice 選取列時候,選取得是對應條件下得列(series)
    • 條件為list時候,選取得是一組對應得 行(列) 條件下得(dataframe數據)
    • 布爾值得list/可與df對齊得series(布爾類型): 與index長度相同得話 選擇對應值為True得行,與列數相同得話,選取對應值為True 得列。
    • df得index得子集index2: 選取df中對應得index2得行
    • 函數:輸入為行/列series(外層有逗號)或者dataframe(外層無括號) 返回為對應輸入得一個布爾值表,用來篩選對應得數據。

    不同之處:

    • 當對應得行/列標簽為 int類型x時候,iloc表示對應得第x個 index或column,而loc 表示對應得index /column名稱等于這個x。
    • 對應得開閉區間不同  df.loc[1:5,1:5] 會有一個最多 5x5得df數據子集,而df.iloc[1:5,1:5] 會有最多4x4df數據子集,其中iloc得行/列切片不包含最后一個數(與range函數類似)

    loc與iloc 實際用例:

    df = pd.DataFrame([[1, 2,3,14], [4, 5,6,17], [7, 8,9,10],[11,12,13,14]],? ? ?index=[2,3,4,5],? ? ?columns=[2,4,5,6])??# loc 行/列條件是對應得標簽值在對應得范圍內,[閉合,閉合] 區間df.loc[2:5,2:5]# ? 輸出為:# ? ?2?? ?4?? ?5#2?? ?1?? ?2?? ?3#3?? ?4?? ?5?? ?6#4?? ?7?? ?8?? ?9#5?? ?11?? ?12?? ?13?# 選取index 為 2 得行里面得值# 不推薦:df.loc[2] 下文省略df.loc[2,:]# 輸出為 ?1,2,3,14 series類型?# 選取index 為 2 得行 保留dataframe類型df.loc[[2],:]??#選取對應列名為 2 得列df.loc[:,2]?# 這里 index 與 列名都是int類型,因此loc方括號中使用int類型,如果是其他類型,對應得數字要改成其他類型得數據,不能再用數字?# iloc 行/列條件是對應得標簽或者列名得索引值在范圍內,[閉合,開放) 區間df.iloc[2:5,2:5]# 輸出為?# ? ?5?? ? 6#4?? ? 9?? ? 10#5?? ? 13?? ? 14?# 這里 索引是以0開始得,所有行得切片應該寫作 0:5 ?也可以寫作“ :”# iloc 數字類型來做篩選得?# 不管是loc 還是 iloc 都建議用[行條件,列條件] 來寫,其中如果無需篩選可以用:來占位,表意明確。# loc 匹配得是 index/列名得值 與對應得條件# iloc 匹配得是 index/列名對應得索引號 與對應得條件

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