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目录1.准备一组DataFrame数据2.loc 标签索引2.1 loc 获取行2.1.1 loc 获取一行2.1.2 loc 获取多行2.1.3 loc 获取多行(切片)2.2 l
关于python数据分析常用库pandas中的DataFrame的loc和iloc取数据 基本方法总结归纳及示例如下：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'AAA': [120, 101, 106, 117, 114, 122],
'BBB': [115, 100, 110, 125, 123, 120],
'CCC': [109, 112, 125, 120, 116, 115],
'DDD': 'ABCDEFG'
}, index=[1, 2, 3, 4, 5, 6])
loc通过标签 在DataFrame中选取数据
print(df)
print("=======================")
# 获取一行数据
print(df.loc[1])
print(df)
print("=======================")
print(df.loc[[1, 3]])
print(df)
print("=======================")
print(df.loc[1:5])
当对行和列同时指定时，如果指定值不连续，则需要放在一个列表中；如果指定值是连续的，并采用切片的方式，则不需要加方括号。loc的参数中，左边表示行，右边表示列。
示例一
print(df)
print("=======================")
print(df.loc[2:4, ['AAA', 'CCC']])
示例二
print(df)
print("=======================")
print(df.loc[[1, 3], ['BBB', 'DDD']])
示例三
print(df)
print("=======================")
print(df.loc[:, 'BBB':])
loc通过位置 在DataFrame中选取数据
以获取第二行为例
print(df)
print("=======================")
print(df.iloc[1]) # 第2行
获取下标为0,2的行（第1、3行）
print(df)
print("=======================")
print(df.iloc[[0, 2]]) # 第1、3行。
获取下标为1到3的行（第2、3、4行）
print(df)
print("=======================")
print(df.iloc[1: 4]) # 第2、3、4行。
获取下标为1的行,及其后边的所有行
print(df)
print("=======================")
print(df.iloc[1:]) # 第二行及以后。
print("=======================")
print(df.iloc[:, [1, 3]])
获取所有行，指定连续的列
print("=======================")
print(df.iloc[:, :2])
获取指定行，指定列
print("=======================")
print(df.iloc[[2, 5], [1, 3]])
到此这篇关于Python DataFrame中loc与iloc取数据的基本方法的文章就介绍到这了,更多相关python DataFrame loc与iloc取数据内容请搜索编程网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持编程网！
--结束END--
本文标题: python DataFrame中loc与iloc取数据的基本方法实例
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