今天小编给大家分享一下Python Pandas中loc和iloc函数怎么使用的相关知识点，内容详细，逻辑清晰，相信大部分人都还太了解这方面的知识，所以分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后有所收获，下面我们一起来了解一下吧。
1 loc和iloc的含义
loc表示location的意思；iloc中的loc意思相同，前面的i表示integer，所以它只接受整数作为参数。
2 用法
import pandas as pdimport numpy as np# np.random.randn(5, 2)表示返回5x2的矩阵，index表示行的编号，columns表示列的编号df = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 2), index=range(0, 5, 1), columns=list('AB'))print(df)打印df的结果：
2.1 loc函数的用法
loc表示通过标签取数据，标签就是上面的‘0’-‘4’和‘A’-‘B’。
print(df.loc[0])
print(df.loc[0, :])
print(df.loc[0:2, 'A'])
2.2 iloc函数的用法
iloc函数表示通过位置取数据，即第m行，第n列数据，只接受整型参数。记住：0:2为“包左不包右”，即取0, 1。
print(df.iloc[0, :])
print(df.iloc[:, 0])
print(df.iloc[0:2, :])
补充：Pandas中loc和iloc函数实例
利用loc、iloc提取行数据
import numpy as npimport pandas as pd#创建一个Dataframedata=pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4),index=list('abcd'),columns=list('ABCD')) In[1]: dataOut[1]: A B C Da 0 1 2 3b 4 5 6 7c 8 9 10 11d 12 13 14 15 #取索引为'a'的行In[2]: data.loc['a']Out[2]:A 0B 1C 2D 3 #取第一行数据，索引为'a'的行就是第一行，所以结果相同In[3]: data.iloc[0]Out[3]:A 0B 1C 2D 3loc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）
利用loc、iloc提取列数据
In[4]:data.loc[:,['A']] #取'A'列所有行，多取几列格式为 data.loc[:,['A','B']]Out[4]: Aa 0b 4c 8d 12 In[5]:data.iloc[:,[0]] #取第0列所有行，多取几列格式为 data.iloc[:,[0,1]]Out[5]: Aa 0b 4c 8d 12以上就是“Python Pandas中loc和iloc函数怎么使用”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家阅读完这篇文章都有很大的收获，小编每天都会为大家更新不同的知识，如果还想学习更多的知识，请关注编程网行业资讯频道。
