这篇文章给大家聊聊关于python中loc函数？妙用与实战，以及python中iloc和loc函数区别对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站哦。
【Python答疑】Python怎么选取特定列?—Pandas的iloc、loc使用
loc loc是通过标签或布尔数组来获取一组行和列的数据。 首先，我们定义一个DataFrame，以下为DataFrame的结果。 通过行标签获取整行数据。执行代码后，我们得到cobra所在的行数据。 使用行标签和列标签定位数据。执行代码后，我们获取到指定行与列的数据。
在DataFrame中，我们可以通过iloc和loc来选取列。loc是根据DataFrame的具体标签来选取列，而iloc则是根据行号来选取，从0开始计数，依次加1。例如，df = df.iloc[0：2， [0， 2]]，这里“：”前的“：”表示选取整列，0：2表示选取第0行到第2行。
使用loc和iloc提取行数据 使用loc和iloc提取列数据 使用loc和iloc提取特定行和列的数据 使用loc和iloc提取所有数据 使用loc函数，根据特定数据提取数据所在的行 在使用loc函数时，如果索引相同，则会提取所有相同的Index。
读取dataframe，使用索引读取。利用loc索引读取，它支持多层索引的dataframe，便于精准定位数据。使用iloc读取，简单直接获取指定位置的数据。另外，iterrows遍历读取每一行，items则遍历读取每一列，提供更灵活的数据访问方式。
DataFrame的核心操作方法.loc和.iloc源自IndexingMixin。.iloc是基于整数的位置索引，其参数可以是单一整数、整数列表或切片，如.iloc[1：]，这里指的是从第二行开始选取所有行（注意，Python的索引从0开始，iloc[0]代表第一行）。
pandas.DataFrame中loc和iloc用法详解
同样地，iloc方法支持通过索引或切片进行赋值。在pandas的DataFrame中，通过.iloc方法传入索引获取数据，与.loc方法通过标签获取数据类似。当获取DataFrame中某一行某一列的数据时，iloc方法允许直接传入索引，而iat方法则需明确指定行和列的索引。
DataFrame的核心操作方法.loc和.iloc源自IndexingMixin。.iloc是基于整数的位置索引，其参数可以是单一整数、整数列表或切片，如.iloc[1：]，这里指的是从第二行开始选取所有行（注意，Python的索引从0开始，iloc[0]代表第一行）。
iloc[] 方法也用于遍历 DataFrame 行。与 loc[] 方法不同的是，iloc[] 使用行索引而不是列名称来访问数据。例如：python for index in range（3）：print（df.iloc[index]）pandas.DataFrame.iterrows（） 方法返回每一行的索引和该行的数据。
iloc是通过整数位置来获取行和列的数据。 定义一个DataFrame，展示DataFrame的结果。 通过行索引获取单一数据。执行代码后，我们得到指定行的数据。 获取多行数据。执行代码后，我们得到多个指定行的数据。 利用切片获取数据。执行代码后，我们得到指定位置的数据。
一文带你了解数据分析的iloc和loc功能
1、探索数据分析的秘密武器：iloc和loc函数详解在数据海洋中航行，Pandas的数据操作工具链就像指南针，其中iloc和loc函数是不可或缺的罗盘。本文将深入解析这两个功能，帮助你更好地理解和运用它们在处理大型数据集时的威力。跟着我们一起，解锁DataFrame的高效索引和选择技巧吧。
2、首先，我们来认识两个基础函数：iloc与loc。iloc通过数值索引选择数据，而loc则使用标签（如行名或列名）进行选择。具体而言，iloc允许我们指定特定的数值索引来获取数据。通过使用冒号操作符，我们可以获取整个序列。例如：iloc[2]将返回第3行的数据，iloc[：3]则返回前3行。
3、在处理大型数据集时，使用有效的数据操作和提取技术是必要的。Pandas数据分析库提供了强大的工具，用于处理结构化数据，包括使用iloc和loc函数访问和修改DataFrame元素的能力。在本文中，我们将探讨iloc和loc之间的区别、它们的用途以及如何成功地使用它们的实际示例。
4、iloc和loc函数分别基于整数位置和标签进行数据访问和修改。iloc主要适用于基于位置的索引，遵循0为基础的系统，如df.iloc[0，1]获取第一行第二列的值。而loc则更灵活，可以使用列名或标签进行访问，如df.loc[USA， Continent]获取USA对应的洲。
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