python数据分析(2) DataFrame中iloc与loc的作用与区别,取自kaggle竞赛

python数据分析(2) DataFrame中iloc与loc的作用与区别,取自kaggle竞赛,第1张

iloc在概念上比loc简单,因为它忽略数据集的索引。当我们使用iloc时,我们将数据集视为一个大矩阵(列表的列表),我们必须按位置对其进行索引。相反,Loc使用索引中的信息来完成它的工作。因为数据集通常有有意义的索引,所以使用loc通常更容易。

# 用iloc观察某一行
X.iloc[0]

# 用iloc观察某一列,与matlab *** 作相似
X.iloc[:, 0]

# iloc切片 *** 作
# 第一列前三行
X.iloc[:3, 0]
# 第一列012这三行
X.iloc[[0, 1, 2], 0]
# 倒数五行
X.iloc[-5:]

# 用loc观察列
X.loc[:, ['taster_name', 'taster_twitter_handle', 'points']]

当DataFrame索引是一个简单的数字列表,例如0,…,1000时,iloc[0:1000]将返回1000个条目,而Loc[0:1000]返回1001个!要使用loc获得1000个元素,你需要使用loc[0:999]。

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原文地址:https://54852.com/langs/884443.html

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