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。