DataFrame.iloc选择DataFrame数据结构的行和列。 DataFrame.iloc[0:2,0:3]; 表示该数据结构0:2，0-2行； 表示该数据结构0:3,0-3列； 因此读取数据结构的0-2行已经0-3列。 通过该函数对数据进行切片。python3的切片方法不适用于datafr ...
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2021-07-27 19:32:00
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# 使用Python的DataFrame iloc方法循环遍历数据
在数据处理和分析过程中，经常需要遍历DataFrame中的数据进行操作。Python的pandas库提供了多种方法来实现这一目的，其中`iloc`方法是一种常用的方式。`iloc`方法允许我们按照位置来访问DataFrame中的数据，从而方便地进行循环操作。
在本文中，我们将介绍如何使用`iloc`方法循环遍历DataFram
原创
2024-03-27 04:11:27
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官网资料:
loc :https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.loc.htmliloc : https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.iloc.ht
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2023-11-13 09:10:14
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最近接触到数据科学，需要对一些数据表进行分析，观察到代码中一会出现loc一会又出现iloc，下面对两者的用法给出我的一些理解。1.联系(1)操作对象相同：loc和iloc都是对DataFrame类型进行操作；(2)完成目的相同：二者都是用于选取DataFrame中对应行或列中的元素。2.区别loc和iloc索引的行列标签类型不同。iloc使用顺序数字来索引数据，而不能使用字符型的标签来索引数据；注
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2023-08-20 19:59:37
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文章目录条件筛选单条件筛选多条件筛选排除特定行索引筛选切片操作loc函数ilocix函数at函数iat函数 众所周知pandas的DataFrame数据结构提供了功能强大的数据操作功能，例如运算，筛选，统计等。 今天我们就来谈一谈其强大的数据筛选功能，主要包括两大类，按照条件筛选和按照索引筛选。可以对
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2022-02-23 17:08:38
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文章目录条件筛选单条件筛选多条件筛选排除特定行索引筛选切片操作loc函数ilocix函数at函数iat函数众所周知pandas的DataFrame数据结构提供了功能强大的数据操作功能，例如运算，筛选，统计等。今天我们就来谈一谈其强大的数据筛选功能，主要包括两大类，按照条件筛选和按照索引筛选。可以对行进行筛选，也可以按照列进行筛选。import numpy as npimport panda...
原创
2021-06-18 16:21:44
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DataFrame基础之loc和iloc的区别。
原创
2022-06-09 07:05:43
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一、为什么学习pandasnumpy已经可以帮助我们进行数据的处理了，那么学习pandas的目的是什么呢？
numpy能够帮助我们处理的是数值型的数据，当然在数据分析中除了数值型的数据还有好多其他类型的数据（字符串，时间序列），那么pandas就可以帮我们很好的处理除了数值型的其他数据！二、什么是pandas？首先先来认识pandas中的两个常用的类
SeriesDataFrame1.
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2023-12-22 19:27:10
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#本数据纯属虚构，如有雷同实属巧合本次拜读的是: 目录创建读取 使用loc索引读取dataframe：使用iloc读取数据表格dataframe""" dataframe是python数据分析基础中的核心， 这位按字面意义可理解为数据表格、数据框架， 她跟excel的table很相似， 由三部分组成： 行索引，称为index； 列索引，称为column； 数据内容。
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2024-04-26 21:14:52
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Pandas——ix vs loc vs iloc区别
0. DataFrame
DataFrame 的构造主要依赖如下三个参数：
data：表格数据；
index：行索引；
columns：列名； index 对行进行索引，columns 对列进行索引；
import pandas as pd
data = [[1,2,3],[4,5,6]]
index = [0,1]
co
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2018-04-27 22:04:00
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Pandas是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。
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2022-06-02 06:29:30
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Pandas DataFrame切片操作在本文中，我们将介绍如何使用Pandas切片操作将一个DataFrame切片成一个新的DataFrame。什么是切片操作？切片操作是指通过选择某个数据结构的一部分来创建一个新的数据结构的过程。在Pandas中，DataFrame是一个二维数据结构，类似于表格，可以通过切片操作来选择特定的行和列，以创建一个新的DataFrame。切片操作的语法Pandas提供
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2024-10-25 17:29:51
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本文主要介绍Python中，pandas dataframe的iloc 和 loc 的用法及区别，以及相关的示例代码。 原文地址：Python pandas dataframe iloc 和 loc 的用法及区别
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2022-06-02 07:01:24
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文章目录1.条件筛选1.1 单条件筛选1.2 多条件筛选1.3 排除特定行2. 索引筛选2.1 切片操作2.2 loc函数2.3 iloc2.4 ix函数2.5 at函数2.6 iat函数 众所周知pandas的DataFrame数据结构提供了功能强大的数据操作功能，例如运算，筛选，统计等。 今
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2022-02-23 17:24:26
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文章目录1.条件筛选1.1 单条件筛选1.2 多条件筛选1.3 排除特定行2. 索引筛选2.1 切片操作2.2 loc函数2.3 iloc2.4 ix函数2.5 at函数2.6 iat函数众所周知pandas的DataFrame数据结构提供了功能强大的数据操作功能，例如运算，筛选，统计等。今天我们就来谈一谈其强大的数据筛选功能，主要包括两大类，按照条件筛选和按照索引筛选。可以对行进行筛选，也可...
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2021-06-18 14:12:21
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共同点两者都接收两个参数，第一个参数是行的范围，第二个参数是列的范围不同点
loc函数接收的是行/列的名称，iloc函数接收的是行/列的下标（从0开始）
loc函数在切片时是按闭区间切片的，也就是区间两边都能取到，iloc函数则是按传统的左闭右开的方式切片的图解：详细用法用于展示用法的数据data如下：loc函数参数类型单个行名/列名 或 行名/列名的列表print(data.loc['Chris
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2023-10-19 12:10:04
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pandas中索引的使用定义一个pandas的DataFrame对像import pandas as pddata = pd.DataFrame({'A':[1,2,3],'B':[4,5,6],'C':[7,8,9]},index=["a","b","c"])data A B Ca 1 4 7b 2 5 8c 3 6 9...
原创
2022-02-23 17:57:43
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行选取：选取 0-12 的索引行，输入"0:13"列想要全部选取，则输入冒号“：”即可。 列选取：只想查看流量来源和客单价：1、行全部选取，输入冒号":"2、流量来源是第 1 列，客单价是第 5 列，对应的列索引分别是 0 和 4 注：跨列索引得先把位置参数构造成列表形式，这里就是 [0,4]，如果是连续选取，则无需构造成列表，直接输入 0:5行列交叉选取：查看二
原创
2023-10-11 10:14:52
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df = pd.DataFrame(np.arange(4).reshape(2, -1))
pd.concat([df, df.iloc[[0]]]) # df.iloc[[i]] ~ df
pd.concat([df, df.iloc[0]]) # df.iloc[i] ~ series
原创
2023-12-22 09:03:59
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python中iloc和loc的用法loc:标签索引iloc:位置索引 近期学习到了loc和iloc的切片用法，发现用法实在是很多，所以用一个简单的例子进行总结用法，期间也借鉴了大量笔记，如果有错误的地方，期待小伙伴们评论区指正。 pandas以类似字典的方式来获取某一列的值。 数据data.csv分布如下： 查看数据：import pandas as pd
data = pd.read_cs
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2023-10-23 09:50:05
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