本文主要是介绍Python模块Pandas数据切片 -- 详解loc和iloc区别，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
在Pandas库中，`iloc`和`loc`是用于选择DataFrame或Series中数据的两种主要方法。尽管它们的目的相似，但它们的用法和基于的索引类型有着显著的区别。以下是`iloc`和`loc`之间的主要区别：
目录
1. 基于的索引类型
2. 使用场景
3. 示例
3.1 使用`loc`
3.2 使用`iloc`
4. 切片
5. 布尔索引
1. 基于的索引类型
- `loc`：基于标签的索引。它使用DataFrame或Series的轴标签来选择数据。对于DataFrame，这意味着使用行索引（index）和列标签（columns）来选择数据；
- `iloc`：基于整数位置的索引。它使用基于0的整数位置来选择数据。对于DataFrame，这意味着使用行号和列号来选择数据。
2. 使用场景
- 如果知道要选择的数据的确切标签（例如，特定的行索引或列名），那么`loc`是一个很好的选择；
- 如果知道要选择的数据在DataFrame或Series中的位置（例如，想要选择前两行或第三列），那么`iloc`是更好的选择。
3. 示例
3.1 使用`loc`
import pandas as pd# 创建一个简单的DataFrame
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [25, 30, 35]}
df = pd.DataFrame(data)# 使用loc选择标签为'Bob'的行
row_bob = df.loc[df.index == 'Bob'] # 注意：通常DataFrame的行索引不是字符串，这里仅为示例
print(row_bob)# 使用loc选择'Age'列
age_column = df.loc[:, 'Age']
print(age_column)# 使用loc选择标签为'Bob'的行和'Age'列
bob_age = df.loc[df.index == 'Bob', 'Age']
print(bob_age)3.2 使用`iloc`
# 使用iloc选择前两行
first_two_rows = df.iloc[:2]
print(first_two_rows)# 使用iloc选择第三列（注意：Python的索引是从0开始的）
third_column = df.iloc[:, 2] # 这会抛出错误，因为只有两列，但展示了iloc的语法
print(third_column) # 如果DataFrame有三列或更多，这将正常工作# 使用iloc选择第一行和第二列（即'Age'列）的数据
first_row_second_column = df.iloc[0, 1]
print(first_row_second_column) # 输出：254. 切片
- `loc`可以使用标签切片来选择数据，但通常不如直接指定标签列表来得直接和直观；
- `iloc`使用基于整数位置的切片来选择数据，这在处理连续范围的数据时非常有用。
5. 布尔索引
两者都可以使用布尔索引来选择满足特定条件的行。但是提供的布尔条件应该与所使用的索引类型相匹配（即，使用`loc`时条件应基于标签，使用`iloc`时条件应基于位置）。
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