Python Pandas中loc和iloc函数的基本用法示例_python_

import pandas as pd import numpy as np # np.random.randn(5, 2)表示返回5x2的矩阵，index表示行的编号，columns表示列的编号 df = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 2), index=range(0, 5, 1), columns=list('AB')) print(df) 

print(df.loc[0]) 

print(df.loc[0, :]) 

print(df.loc[0:2, 'A'])

print(df.iloc[0, :])

print(df.iloc[:, 0])

print(df.iloc[0:2, :])

import numpy as np import pandas as pd #创建一个Dataframe data=pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4),index=list('abcd'),columns=list('ABCD')) In[1]: data Out[1]: A B C D a 0 1 2 3 b 4 5 6 7 c 8 9 10 11 d 12 13 14 15 #取索引为'a'的行 In[2]: data.loc['a'] Out[2]: A 0 B 1 C 2 D 3 #取第一行数据，索引为'a'的行就是第一行，所以结果相同 In[3]: data.iloc[0] Out[3]: A 0 B 1 C 2 D 3 

In[4]:data.loc[:,['A']] #取'A'列所有行，多取几列格式为 data.loc[:,['A','B']] Out[4]: A a 0 b 4 c 8 d 12 In[5]:data.iloc[:,[0]] #取第0列所有行，多取几列格式为 data.iloc[:,[0,1]] Out[5]: A a 0 b 4 c 8 d 12