(iloc和loc的区别) Pandas DataFrame中loc()和iloc()的区别
在Pandas中，DataFrame是一种二维数据结构，它类似于Excel表格或SQL表，在数据分析中应用广泛。loc()和iloc()是Pandas中非常重要的两个函数，用于获取数据集的子集。尽管它们的目的相似，但它们之间存在一些关键差异。
loc()
loc()函数是基于标签的索引。它意味着你可以通过指定行标签和列的名称来选取数据。如果你想要基于行的名称（index）或者列的标签（column names）来选取数据，就应该使用loc()。
基本用法：
dataframe.loc[行标签, 列标签]iloc()
与loc()不同，iloc()是基于整数位置的索引。它允许你通过指定行和列的整数位置（从0开始索引）来选取数据。当你对数据的具体位置感兴趣，而不是标签时，iloc()是适合的选择。
基本用法：
dataframe.iloc[行位置, 列位置]示范代码：
假设你有以下Pandas DataFrame：
import pandas as pd
data = {
"姓名": ["张三", "李四", "王五"],
"年龄": [24, 30, 18],
"城市": ["北京", "上海", "广州"]
}
df = pd.DataFrame(data)这里我们有一个包含姓名、年龄和城市的DataFrame。
使用loc()：
如果我们想选取姓名为”李四”的行的数据：
print(df.loc[df['姓名'] == '李四'])使用iloc()：
如果我们想选取第二行的数据（记住，在Python中索引是从0开始的，所以第二行的索引是1）：
print(df.iloc[1])注意事项：
- 当使用
loc()选择多行时，可以使用切片（slice）但是它包含两端的索引。 - 当使用
iloc()选择多行时，传入的切片不包含末端的索引。 - 使用条件选择时（比如
df['年龄'] > 25），loc()是更自然的选择。 - 当列很多，且只对特定的几列操作时，使用
loc()和iloc()可以帮助提高代码效率和可读性。
这些特性使得loc()和iloc()成为在数据分析项目中进行数据选取和处理时无可替代的工具。希望这个解释对你有所帮助！
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