iloc专题

pandas中的loc和iloc

loc和iloc的比较 .loc 和 .iloc 是 pandas 提供的两种不同的索引方法,它们的主要区别在于索引数据的依据: .loc: 基于标签的索引,使用 DataFrame 或 Series 的索引标签(即行名和列名)来获取数据。可以使用单个标签、标签列表、标签切片、布尔数组或者 callable 函数作为索引器。如果使用标签索引并且标签不存在,.loc 会抛出一个 KeyError

Python模块Pandas数据切片 -- 详解loc和iloc区别

在Pandas库中,`iloc`和`loc`是用于选择DataFrame或Series中数据的两种主要方法。尽管它们的目的相似,但它们的用法和基于的索引类型有着显著的区别。以下是`iloc`和`loc`之间的主要区别: 目录  1. 基于的索引类型  2. 使用场景 3. 示例 3.1 使用`loc` 3.2 使用`iloc` 4. 切片 5. 布尔索引  1

【Python】 深入理解Pandas中的iloc和loc:数据选择的艺术

基本原理 在Python的Pandas库中,数据选择是数据分析和处理的基础。iloc和loc是两种常用的数据选择方法,它们都允许用户根据索引位置或标签来选择数据。然而,它们在行为和用途上存在一些关键的差异。 iloc iloc是基于整数索引的,它允许用户通过行和列的整数位置来选择数据。例如,如果你有一个DataFrame,iloc可以让你选择第n行和第m列的数据。iloc不关心数据的实际标签

【Python】pandas中的iloc使用方法

缘分让我们相遇乱世以外 命运却要我们危难中相爱 也许未来遥远在光年之外 我愿守候未知里为你等待 我没想到为了你我能疯狂到 山崩海啸没有你根本不想逃 我的大脑为了你已经疯狂到 脉搏心跳没有你根本不重要                      🎵 邓紫棋《光年之外》 Pandas是Python中用于数据处理和分析的重要工具之一,而iloc是Pandas中用于按照整数位置选择数据的重要属性

2024-python字典-报错compounds.iloc[0].molecule_structures.keys()

2024-python字典-报错compounds.iloc[0].molecule_structures.keys() .keys()拿不到 需要如何解决呢 import ast# 假设 "molecular_structures "是一个看起来像 Python 字典的字符串molecule_structures = df_VEGFR2_compounds.iloc[0].molecul

Pandas中ix,loc, iloc的用法及区别

Pandas在对Series和DataFrame进行行列索引时,有三种常用的方法。其中.ix方法兼顾了.loc和.iloc的用法。为了避免用户在使用这三种方法时产生混淆,从pandas 0.20.0版本开始,官方不推荐使用.ix方法而是使用.iloc 和.loc方法。 .loc()方法:(1)使用行标签和列标签,获取行、列对应的某一个值 (2)选定某一个区域的值 注意:.loc()方法的的取值

用pandas的iloc从excel读到的手机号带有小数解决方法

pandas读取excel是从第二行开始且起始为0,且iloc取到的数据类型为浮点型,获取整数需要手动转为int a= pandas.read_excel(test_data_path, sheet_name='sheet').iloc[0, 0] 需要拿到整数型解决方法 a= int(pandas.read_excel(test_data_path, sheet_name='sheet

pandas的loc和iloc总结

参考 loc是基于标签的 iloc是基于数字的(如第几行第几列) # 选择每一行的B和A两列In [13]: df.loc[:, ['B', 'A']] = df[[

Pandas读取某列、某行数据——loc、iloc用法总结

实际操作中我们经常需要寻找数据的某行或者某列,这里介绍我在使用Pandas时用到的两种方法:iloc和loc。 目录 1.loc方法 (1)读取第二行的值  (2)读取第二列的值 (3)同时读取某行某列 (4)读取DataFrame的某个区域 (5)根据条件读取 (6)也可以进行切片操作 2.iloc方法 (1)读取第二行的值  (2)读取第二行的值 (3)同时读取某行某列

Pandas里DataFrame 中loc和iloc函数的区别

loc 和 iloc 函数的区别 loc函数和iloc函数都是DataFrame 中 取值操作的函数 loc中的参数是index iloc函数中的i表示的是integer,即iloc中的参数只能是整形数字 这两个函数有两个不同点 ① 使用参数不同 ② 返回结果不同 接下来我以下面的数据详细说明 import numpy as npimport pandas as pd df = pd.Da

pandas.DataFrame索引之 loc与iloc用法

p a n d a s . D a t a F r a m e ( ) pandas.DataFrame() pandas.DataFrame()的 l o c loc loc与 i l o c iloc iloc用法 p a n d a s . D a t a F r a m e ( ) pandas.DataFrame() pandas.DataFrame()实际上是一个二

DataFrame.iloc()与DataFrame.loc的区别

示例数据df1:A B C D E0 0.299199 0.076892 1.378794 -1.607846 -0.7634271 -0.061252 1.336151 -1.788529 -0.370140 -1.4863682 0.665735 -0.233112 -0.485747 -1.321832 -0.0

pandas的iloc的神奇之处

pandas中的dataframe用起来不像R里面的那样方便,比如说,对于如下一个dataframe: >>> df=pd.DataFrame({'a':[1,2,3,4],'b':[5,6,7,8]})>>> dfa b0 1 51 2 62 3 73 4 8 我想把所有a列中值大于2的行的b列的值+1,也就是变成这样: a b0 1 51

pandas 选择数据与条件筛选iloc/loc/filt

列选择 选择一列df['lable_title'] 选择多列df[['lable1','lable2']] [ 重要事项 ]:注意选择多个列时,多个label要用[]框起来。 DataFrame类似于一个二维数组,而二维数组的每一列可以看成一个一维数组,该一维数组在pandas中被称作Series。即DataFrame为一个二维数组,由一列一列的一维数组Series组成。 使用df[‘

Python-Pandas-loc方法与iloc方法

1 Pandas的DataFrame对象本质是一个二维矩阵 1.1 DataFrame对象简介     DataFrame是一个表格型的数据结构,它含有一组有序的列,每列可以是不同的值类型。DataFrame既有行索引也有列索引。 索引列索引1列索引2列索引3行索引10

非理工科编程零基础文科生秒懂python学习笔记:pandas库dataframe核心基础数据选取loc与iloc

#本数据纯属虚构,如有雷同实属巧合 本次拜读的是:   目录 创建 读取  使用loc索引读取dataframe: 使用iloc读取数据表格dataframe """ dataframe是python数据分析基础中的核心, 这位按字面意义可理解为数据表格、数据框架, 她跟excel的table很相似, 由三部分组成: 行索引,称为index; 列索引,称为colu

pandas_df.iloc_apply

参考链接:----链接----- import pandas as pd df = pd.DataFrame({"姓名":['张三', '李四', '王二麻'],"民族":['汉','回','汉'],"分数":[410, 420, 430]})  姓名民族分数0张三汉4101李四回4202王二麻汉430           # 取第0行所有列record = df

Python - pandas DataFrame创建、数据提取(loc、iloc)

目录 1 新建一个DataFrame表2 获取列名2.1 list(df)2.2 .columns 3 通过[]获取指定行或指定列的数据3.1 获取指定行(单行或多行,DataFrame)3.2 获取指定列(单列或多列,Series/DataFrame) 4 通过.loc[]获取指定行、列的数据4.1 获取单个数据(类型依数据本身)4.2 获取单行数据(Series/DataFrame)4.

Pandas中loc和iloc函数(提取某几列或者行的数据)

loc函数:通过行索引(列名、行名) 中的具体值来取行数据(如取"Index"为"A"的行) iloc函数:通过行号(数字)来取行数据(如取第二行的数据) 需要知道: data['A'] 是选取data表中的列名为A的所有数据,这个只对列有效,对行没有用,因为列有列名,而行没有行名 例如此时,data['a'] 就是错的 一、iloc data.iloc[ A:B ,C:D ]

pandas iloc()函数

原文链接:https://blog.csdn.net/w_weiying/article/details/81411257 loc函数:通过行索引 "Index" 中的具体值来取行数据(如取"Index"为"A"的行) iloc函数:通过行号来取行数据(如取第二行的数据) 本文给出loc、iloc常见的五种用法,并附上详细代码。 1. 利用loc、iloc提取行数据 import