Python Pandas數(shù)據(jù)分析之iloc和loc的用法詳解
更新時間：2021年11月10日 15:01:17 作者：Python學習與數(shù)據(jù)挖掘
Pandas 是一個開放源碼、BSD 許可的庫，提供高性能、易于使用的數(shù)據(jù)結構和數(shù)據(jù)分析工具，它是一個強大的分析結構化數(shù)據(jù)的工具集，基礎是 Numpy
Pandas 是一套用于 Python 的快速、高效的數(shù)據(jù)分析工具。它可以用于數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析，同時也提供數(shù)據(jù)清洗功能。本篇目錄如下：
一、iloc
1.定義
iloc索引器用于按位置進行基于整數(shù)位置的索引或者選擇。
2.語法
df.iloc [row selection, column selection]
3.代碼示例
（1）導入數(shù)據(jù)
（2）選擇單行或單列
（3）選擇多行或多列
（4）注意
iloc選擇一行時返回Series，選擇多行返回DataFrame，通過傳遞列表可轉為DataFrame。
二、loc
1.定義
loc按照標簽或者索引、布爾值或者條件進行選擇數(shù)據(jù)，這種選擇數(shù)據(jù)的方法較為常用。
2.語法
df.loc [row selection, column selection]
3.代碼示例
（1）使用loc進行基于標簽或者基于索引的方法
1）首先設置索引
2）根據(jù)索引選擇單行或單列
3）根據(jù)索引選擇多行多列
（2）使用loc進行布爾值/邏輯索引
（3）更多l(xiāng)oc選擇數(shù)據(jù)示例
（4）使用loc在DataFrame中設置值
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