使用Python中的iloc和loc方法对数据进行索引

如果你正在使用Python来进行数据处理或者数据分析，那么你肯定会遇到需要对数据进行索引的情况。Python提供了两个非常有用的方法——iloc和loc，对于数据的索引和切片操作非常实用。在本文中，我们将深入介绍这两个方法的使用。

iloc方法

iloc也就是Index Locator（索引定位符），是基于位置的整数索引。它可以帮助我们使用整数索引位置来访问数据集中的特定数据点。iloc方法以及最基本的语法是：iloc[row_index,column_index]。这里的row_index和column_index都是整数值。

以下是一些常见的iloc用法：

import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')

# 获取第一行数据
print(df.iloc[0])

# 获取前五行的数据
print(df.iloc[:5])

# 获取前五行和前两列的数据
print(df.iloc[:5, :2])

# 获取第5行和第3列的数据
print(df.iloc[4, 2])

loc方法

loc也就是Location（位置），是基于标签的索引方式。它可以帮助我们使用标签或列名来访问数据集中的特定数据点。loc方法的基本语法是：loc[row_label,column_label]，这里的row_label和column_label都是数据集中的标签。

以下是一些常见的loc用法：

import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')

# 获取第一行数据
print(df.loc[0])

# 获取名为AGE的列
print(df.loc[:, 'AGE'])

# 获取名为SEX的列和名为AGE的列
print(df.loc[:, ['SEX', 'AGE']])

# 获取第5行和名为AGE的列
print(df.loc[4, 'AGE'])

两者的比较

iloc和loc之间的最大差异在于iloc使用的是整数索引位置，而loc使用的是标签。当使用整数索引位置时，使用icol方法是非常方便的。另外，当使用标签时，使用columns方法也是同样的方便。

以下是一些常见的iloc和loc的比较：

import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')

# 使用iloc定位手动选择的特定单元格
print(df.iloc[2, 4])

# 使用loc通过标签定位手动选择的特定单元格
print(df.loc[2, 'ARREST_DATE'])

# 使用iloc通过位置选择前五行数据和前两列数据
print(df.iloc[:5, :2])

# 使用loc通过标签选择前五行数据和前两列数据
print(df.loc[:4, ['ARREST_DATE', 'AGE']])

结论

iloc和loc两个方法都是Pandas中最重要的数据索引和切片方法，可以帮助我们在处理和分析大型数据集时更加便利和高效。重要的是要根据实际情况选择使用什么方法，以确保有效地处理数据集。无论是在数据探索阶段还是在生产环境中，了解它们之间的差异很重要。

最后的最后

本文由chatgpt生成，文章没有在chatgpt生成的基础上进行任何的修改。以上只是chatgpt能力的冰山一角。作为通用的Aigc大模型，只是展现它原本的实力。

对于颠覆工作方式的ChatGPT，应该选择拥抱而不是抗拒，未来属于“会用”AI的人。

🧡AI职场汇报智能办公文案写作效率提升教程 🧡 专注于AI+职场+办公方向。
下图是课程的整体大纲

下图是AI职场汇报智能办公文案写作效率提升教程中用到的ai工具

🚀 优质教程分享 🚀

🎄可以学习更多的关于人工只能/Python的相关内容哦！直接点击下面颜色字体就可以跳转啦！

学习路线指引（点击解锁）	知识定位	人群定位
🧡 AI职场汇报智能办公文案写作效率提升教程 🧡	进阶级	本课程是AI+职场+办公的完美结合，通过ChatGPT文本创作，一键生成办公文案，结合AI智能写作，轻松搞定多场景文案写作。智能美化PPT,用AI为职场汇报加速。AI神器联动，十倍提升视频创作效率
💛Python量化交易实战 💛	入门级	手把手带你打造一个易扩展、更安全、效率更高的量化交易系统
🧡 Python实战微信订餐小程序 🧡	进阶级	本课程是python flask+微信小程序的完美结合，从项目搭建到腾讯云部署上线，打造一个全栈订餐系统。