您现在的位置是:门户> 编程语言> Python

详谈Pandas中iloc和loc以及ix的区别
2021-10-21 33人围观 0条评论
简介今天小编就为大家分享一篇详谈Pandas中iloc和loc以及ix的区别,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

    Pandas库中有iloc和loc以及ix可以用来索引数据,抽取数据。但是方法一多也容易造成混淆。下面将一一来结合代码说清其中的区别。

    1. iloc和loc的区别:

    iloc主要使用数字来索引数据,而不能使用字符型的标签来索引数据。而loc则刚好相反,只能使用字符型标签来索引数据,不能使用数字来索引数据,不过有特殊情况,当数据框dataframe的行标签或者列标签为数字,loc就可以来其来索引。

    好,先上代码,先上行标签和列标签都为数字的情况。

    import pandas as pd
    import numpy as np
    a = np.arange(12).reshape(3,4)
    print a
    >>>
    [[ 0 1 2 3]
     [ 4 5 6 7]
     [ 8 9 10 11]]
    df = pd.DataFrame(a)
    print df
    >>>
     0 1 2 3
    0 0 1 2 3
    1 4 5 6 7
    2 8 9 10 11
    print df.loc[0]
    >>>
    0 0
    1 1
    2 2
    3 3
    Name: 0, dtype: int32
    print df.iloc[0]
    0 0
    1 1
    2 2
    3 3
    Name: 0, dtype: int32
    print df.loc[:,[0,3]]
     0 3
    0 0 3
    1 4 7
    2 8 11
    print df.iloc[:,[0,3]]
     0 3
    0 0 3
    1 4 7
    2 8 11

    接下来是把行标签[0, 1, 2]改成['a', 'b', 'c'],则成这样了。

    df.index = ['a','b','c'] 
    print df 
    >>> 
     0 1 2 3 
    a 0 1 2 3 
    b 4 5 6 7 
    c 8 9 10 11 
    print df.loc[0] 
    # TypeError: cannot do label indexing on  with these indexers [0] of  
    print df.iloc[0] 
    >>> 
    0 0 
    1 1 
    2 2 
    3 3 
    Name: a, dtype: int32 
    print df.iloc['a'] # TypeError: cannot do positional indexing on  with these indexers [a] of  
    print df.loc['a'] # 正确 
    >>> 
    0 0 
    1 1 
    2 2 
    3 3 
    Name: a, dtype: int32 

    同样地,把列标签[0, 1, 2, 3]改成['A', 'B, 'C', 'D'],则成这样了。

    df.columns = ['A','B','C','D']
    print df
    >>>
     A B C D
    a 0 1 2 3
    b 4 5 6 7
    c 8 9 10 11
    print df.loc[:,'A']
    >>>
    a 0
    b 4
    c 8
    Name: A, dtype: int32
    print df.iloc[:,'A'] # ValueError: Location based indexing can only have [integer, integer slice (START point is INCLUDED, END point is EXCLUDED), listlike of integers, boolean array] types
    

    2.ix是一种混合索引,字符型标签和整型数据索引都可以。

    print df.ix[0]
    >>>
    A 0
    B 1
    C 2
    D 3
    Name: a, dtype: int32
    print df.ix['a']
    >>>
    A 0
    B 1
    C 2
    D 3
    Name: a, dtype: int32
    print df.ix[:,0]
    >>>
    a 0
    b 4
    c 8
    Name: A, dtype: int32
    print df.ix[:,'A']
    >>>
    a 0
    b 4
    c 8
    Name: A, dtype: int32

    以上这篇详谈Pandas中iloc和loc以及ix的区别就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持脚本之家。

分享:

文章评论

    • wxpython 学习笔记 第一天
    • python文本数据处理学习笔记详解