网站建设与规划方案书,有什么方法在淘宝发布网站建设设计,试用虚拟主机不能创建网站,爬虫 wordpressPython中Pandas的loc和iloc的区别与使用实例 在Pandas中#xff0c;loc和iloc是两个常用的方法#xff0c;用于基于标签#xff08;label#xff09;和整数位置#xff08;integer location#xff09;来选择数据。尽管两者在功能上有重叠#xff0c;但它们在用法和性能…Python中Pandas的loc和iloc的区别与使用实例 在Pandas中loc和iloc是两个常用的方法用于基于标签label和整数位置integer location来选择数据。尽管两者在功能上有重叠但它们在用法和性能上有所不同。下面将详细解释它们之间的区别并通过实例来演示它们的使用。
loc vs iloc
loc基于标签进行选择。它使用行标签和列标签来选择数据。对于DataFrame这些标签通常是列名和行索引。iloc基于整数位置进行选择。它使用基于0的索引来选择数据忽略行标签和列标签的实际值。
使用实例
假设我们有一个如下的DataFrame
import pandas as pddata {A: [1, 2, 3, 4],B: [5, 6, 7, 8],C: [9, 10, 11, 12],D: [13, 14, 15, 16]
}df pd.DataFrame(data, index[row1, row2, row3, row4])
print(df)输出 A B C D
row1 1 5 9 13
row2 2 6 10 14
row3 3 7 11 15
row4 4 8 12 16使用loc
选择索引为’row2’的行
print(df.loc[row2])输出
A 2
B 6
C 10
D 14
Name: row2, dtype: int64选择列’A’和’C’
print(df.loc[:, [A, C]])输出 A C
row1 1 9
row2 2 10
row3 3 11
row4 4 12使用iloc
选择第二行基于0的索引
print(df.iloc[1])输出
A 2
B 6
C 10
D 14
Name: row2, dtype: int64注意尽管这里我们选择了索引为1的行但输出的行标签仍然是’row2’因为iloc是基于整数位置选择的而不是基于标签。
选择前两列
print(df.iloc[:, :2])输出 A B
row1 1 5
row2 2 6
row3 3 7
row4 4 8注意事项
当DataFrame的索引是整数时使用loc可能会产生混淆因为此时标签和位置可能会重叠。在这种情况下使用iloc会更清晰。loc通常比iloc更快因为loc使用标签进行选择这通常是一个哈希操作而iloc可能需要额外的步骤来将整数位置映射到实际的标签。在某些情况下使用loc和iloc的组合可以实现更复杂的选择逻辑。
