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對pandas中iloc,loc取數(shù)據(jù)差別及按條件取值的方法詳解

更新時(shí)間：2018年11月06日 09:02:15 作者：tomato_guo

今天小編就為大家分享一篇對pandas中iloc,loc取數(shù)據(jù)差別及按條件取值的方法詳解，具有很好的參考價(jià)值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧

Dataframe使用loc取某幾行幾列的數(shù)據(jù)：

print(df.loc[0:4,['item_price_level','item_sales_level','item_collected_level','item_pv_level']])

結(jié)果如下，取了index為0到4的五行四列數(shù)據(jù)。

  item_price_level item_sales_level item_collected_level item_pv_level
0     3     3      4    14
1     3     3      4    14
2     3     3      4    14
3     3     3      4    14
4     3     3      4    14

而使用iloc，如下所示：

print(df.iloc[0:4,6:9])

結(jié)果如下，取得是index為0到3四行，以及第6到8列（從0列開始）3列數(shù)據(jù)。

  item_price_level item_sales_level item_collected_level
0     3     3      4
1     3     3      4
2     3     3      4
3     3     3      4

另外loc可以按條件取數(shù)據(jù)：

print(df.loc[df.item_price_level==0,:])
print(df.loc[df[item_price_level]==0,:])

上面兩條語句效果是一樣的，都是取item_price_level為0的所有數(shù)據(jù)。可以把冒號改成幾列列名，只取滿足條件的某幾列數(shù)據(jù)：

print(df.loc[df['item_price_level']==0,['item_price_level','item_sales_level']])

結(jié)果前兩行如下：

   item_price_level item_sales_level
129141     0    10
129142     0    10

條件為多個(gè)時(shí) （同時(shí)滿足兩個(gè)條件如下）：

print(df.loc[(item_price_level==0) & (item_sales_level==3),:])

以上這篇對pandas中iloc,loc取數(shù)據(jù)差別及按條件取值的方法詳解就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。

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