Pandas DataFrame中loc()和iloc()的区别

首先，需要说明的是，Pandas是一个Python数据分析库，提供高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具。其中的DataFrame是一种二维表，类似于Excel中的一个工作表，可以方便地处理和分析数据。而loc()和iloc()分别是DataFrame中两个重要的索引方法，本文将详细讲解二者的区别。

相同点

在讲解二者的区别之前，先来说说它们的相同点。loc()和iloc()都是用于对DataFrame进行行列选择的。它们都可以通过行号、列号、行标签和列标签来选择数据。

loc()

loc()是基于DataFrame的标签索引，它使用行标签或列标签来选择行或列。其基本语法如下：

df.loc[row_label, column_label]

其中，row_label为行标签，可以是具体的一个或多个值，也可以是一个切片对象；column_label为列标签，可以是具体的一个或多个值，也可以是一个切片对象或者一个由列标签组成的列表。

下面是一个示例代码，用于演示如何使用loc()方法从DataFrame中选择数据：

import pandas as pd

# 构造示例DataFrame
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Cathy', 'David'], 'math_score': [90, 80, 70, 60], 'english_score': [85, 75, 65, 55]}
df = pd.DataFrame(data)

# 选择第1行和第2列的数据
print(df.loc[1, 'math_score'])

# 选择前3行和所有列的数据
print(df.loc[:2, :])

# 选择所有行和math_score列的数据
print(df.loc[:, 'math_score'])

# 选择所有行和math_score、english_score列的数据
print(df.loc[:, ['math_score', 'english_score']])

输出结果如下：

80
    name  math_score  english_score
0  Alice          90             85
1    Bob          80             75
2  Cathy          70             65
0    90
1    80
2    70
3    60
Name: math_score, dtype: int64
   math_score  english_score
0          90             85
1          80             75
2          70             65
3          60             55

iloc()

iloc()是基于DataFrame的位置索引，它使用行号和列号来选择行或列。其基本语法如下：

df.iloc[row_index, column_index]

其中，row_index为行号，可以是具体的一个或多个数字，也可以是一个切片对象；column_index为列号，可以是具体的一个或多个数字，也可以是一个切片对象或者一个由列号组成的列表。

下面是一个示例代码，用于演示如何使用iloc()方法从DataFrame中选择数据：

import pandas as pd

# 构造示例DataFrame
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Cathy', 'David'], 'math_score': [90, 80, 70, 60], 'english_score': [85, 75, 65, 55]}
df = pd.DataFrame(data)

# 选择第1行和第2列的数据
print(df.iloc[1, 1])

# 选择前3行和所有列的数据
print(df.iloc[:3, :])

# 选择所有行和第2列的数据
print(df.iloc[:, 1])

# 选择所有行和第2、3列的数据
print(df.iloc[:, [1, 2]])

输出结果如下：

80
    name  math_score  english_score
0  Alice          90             85
1    Bob          80             75
2  Cathy          70             65
0    90
1    80
2    70
3    60
Name: math_score, dtype: int64
   math_score  english_score
0          90             85
1          80             75
2          70             65
3          60             55

区别

通过上面的示例代码和输出结果，我们可以看到loc()和iloc()的输出结果是相同的。但是，它们在数据选择时的方式是不同的，具体区别如下：

• loc()使用行标签和列标签选择数据，而iloc()使用行号和列号选择数据；
• loc()选取数据包含右端点，iloc()选取数据不包含右端点；
• loc()可以使用布尔型数组选择数据，而iloc()不能使用布尔型数组选择数据。

总的来说，loc()适用于标签索引，并且可以选取多行多列；而iloc()适用于位置索引，并且只能选取单行或单列，或者多行或多列。

小结

本文详细讲解了Pandas DataFrame中loc()和iloc()的区别，通过示例代码演示了如何使用loc()和iloc()方法从DataFrame中选择数据。希望本文可以对你理解DataFrame的使用有所帮助。