python中iloc和loc切片的实现是怎样的

来源：恒创科技编辑：恒创科技编辑部

2023-12-30 12:37:59

这篇文章给大家分享的是python中iloc和loc切片的实现是怎样的。小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，文中的介绍得很详细，而要易于理解和学习，有需要的朋友可以参考，接下来就跟随小编一起了解看看吧。
_{一、含正负号的下标

正下标从0开始，负下标从-1开始1。切片的时候包括头不包括尾部。

二、loc和iloc
loc是指location的意思，iloc中的i是指integer。
【1】iloc：根据标签的所在位置，从0开始计数，先选取行再选取列
【2】loc：根据DataFrame的具体标签选取行列，同样是先行标签，后列标签

由上图可以看出：iloc[:4,2]和loc[:4,2]是不一样的，前者不包括4，后者包括4
lypdfdata=lypdf.iloc[:,1:-1].values
lypdftarget=lypdf.iloc[:,:-1].values
# 逗号前面是属于行，后面是属于列

1. 利用loc、iloc提取行数据
import numpy as np
import pandas as pd
#创建一个Dataframe
data=pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4),index=list('abcd'),columns=list('ABCD'))

In[1]: data
Out[1]:
A B C D
a 0 1 2 3
b 4 5 6 7
c 8 9 10 11
d 12 13 14 15

#取索引为'a'的行
In[2]: data.loc['a']
Out[2]:
A 0
B 1
C 2
D 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 0
B 1
C 2
D 3

2. 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]:
A
a 0
b 4
c 8
d 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]:
A
a 0
b 4
c 8
d 12

3.利用loc、iloc提取指定行、指定列数据
In[6]:data.loc[['a','b'],['A','B']] #提取index为'a','b',列名为'A','B'中的数据
Out[6]:
A B
a 0 1
b 4 5

In[7]:data.iloc[[0,1],[0,1]] #提取第0、1行，第0、1列中的数据
Out[7]:
A B
a 0 1
b 4 5

4.利用loc、iloc提取所有数据
In[8]:data.loc[:,:] #取A,B,C,D列的所有行
Out[8]:
A B C D
a 0 1 2 3
b 4 5 6 7
c 8 9 10 11
d 12 13 14 15

In[9]:data.iloc[:,:] #取第0,1,2,3列的所有行
Out[9]:
A B C D
a 0 1 2 3
b 4 5 6 7
c 8 9 10 11
d 12 13 14 15

5.利用loc函数，根据某个数据来提取数据所在的行
In[10]: data.loc[data['A']==0] #提取data数据(筛选条件: A列中数字为0所在的行数据)
Out[10]:
A B C D
a 0 1 2 3

In[11]: data.loc[(data['A']==0)&(data['B']==2)] #提取data数据(多个筛选条件)
Out[11]:
A B C D
a 0 1 2 3

以上就是关于“python中iloc和loc切片的实现是怎样的”的介绍了，感谢各位的阅读，希望这篇文章能帮助大家解决问题。如果想要了解更多知识，欢迎关注恒创科技，小编每天都会为大家更新不同的知识。}