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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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
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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# Python iloc用法详解
## 1. 引言
在数据分析与处理过程中，我们经常需要根据索引或位置来访问和操作数据。其中，`iloc`是Python中一个常用的函数，用于根据位置选取数据。本文将详细介绍`iloc`的用法，以帮助刚入行的小白快速上手。
## 2. 概述
`iloc`是pandas库中一个用于根据位置选取数据的函数。其语法为`df.iloc[行位置, 列位置]`，其中`df
iloc 是 Pandas 中的一个函数，用于选择数据框中的行和列。它使用整数索引来选择数据，而不是使用标签。具体用法如下：df.iloc[行索引，列索引]例如：df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}) print(df.iloc[0,0]) # 输出 1行索引和列索引都可以是整数，也可以是切片(例如：d
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2023-06-29 23:19:12
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# Python iloc函数简介及用法
## 1. 概述
在Python中，pandas是一个非常强大的数据分析库，它提供了众多的函数和方法用于数据的获取、处理和分析。其中，iloc函数是pandas中非常重要的一个函数，它用于按照位置选取数据。在本文中，我将向你介绍iloc函数的用法并提供一些示例代码，帮助你更好地理解和使用它。
## 2. iloc函数的使用步骤
| 步骤 | 描述 |
原创
2023-08-03 10:33:08
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Pandas库十分强大，但是对于切片操作iloc, loc和ix，很多人对此十分迷惑，因此本篇博客利用例子来说明这3者之一的区别和联系，尤其是iloc和loc。首先，介绍这三种方法的概述：
loc gets rows (or columns) with particular labels from the index. loc从索引中获取具有特定标签的行（或列）。这里
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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# Python iloc 切片
在Python中，pandas库是一个非常强大和流行的数据处理库，它提供了各种功能来处理和分析数据。其中，iloc方法是pandas中用于通过整数位置（索引）进行切片的方法。通过iloc方法，我们可以轻松地从数据集中选择特定的行和列。
## iloc方法的用法
iloc方法的语法如下：
```python
dataframe.iloc[row_index,
小编典典注意：在熊猫版本0.20.0及更高版本中，ix已弃用，建议改为使用loc和iloc。我留下了ix完整的答案部分，以供早期版本的熊猫用户参考。下面添加了示例，显示的替代方案 ix。首先，以下是这三种方法的概述：loc从索引获取带有特定标签的行(或列)。iloc获取索引中特定位置的行(或列)(因此仅获取整数)。ix通常试图表现得像，loc但iloc如果索引中不存在标签，则会回落为行为。重要的是
res = QuerySql().query_sql(sql=sql, key=key)
res = res.T.copy()
res = res.iloc[:, 0].copy()
for i in range(res.shape[0]):
if (res.iloc[i] and
str(res.iloc[i]).strip()):
print(r
总结一. iloc可以把i当做第几个,所以是按行序号;其他的就清楚了. 参考文章:https://blog.csdn.net/qq1483661204/article/details/77587881 总结二. 第一个参数如.loc([1,2]),.iloc([2:3]),.ix[2]…则进行的是行
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2019-05-22 21:12:00
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数据处理，是数据分析、数据模型成败的关键环节。娴熟简洁的数据处理技巧，是提高建模效率和建模质量的必要能力。今天给大家总结下Pandas的使用方法，方便大家，也方便自己查阅。 一、Pandas索引概述很多人在使用Pandas处理数据时，总会迷失在data[]、iloc()、loc()、ix()中，似乎记得，又似乎不记得，每到用时都需要百度，不知所以然的解决了问题，下次继续百度，记忆点基本上非常混乱。
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2023-09-26 19:50:32
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df = pd.DataFrame([[1]], columns=['col'], index=["index"])
df["col"]["index"] == df["col"][0]
df = pd.DataFrame([[1]], columns=['col'], index=[1])
# df["col"][0] # keyerror
df["col"].iloc[0] # 保险
d
# 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
# Python中使用`df.iloc`根据列名选择列的方法
## 概述
在Python中，我们经常使用pandas库来处理和分析数据。pandas库提供了许多用于数据处理和分析的功能，其中一个非常重要的功能是使用`df.iloc`根据列名选择列。这个功能在实际的数据分析项目中非常有用，因此对于刚入行的开发者来说，掌握这个技能是非常重要的。
在本文中，我将向你介绍使用`df.iloc`根据列
原创
2023-08-11 17:09:35
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Pandas之iloc、locPandas之iloc、locPandas之iloc、loc
原创
2021-11-01 09:27:55
322阅读
隐式定位：df.loc 获取前三行，第id,x0,x1列 获取索引0，3行，以及"x0"到 "x10" 之间所有列 显示定位：df.iloc 获取第一行第三行，索引1和索引3列（索引row,col都是0开始）： 通过索引获取索引0到索引2的行，索引1到索引3的列：，左开右闭原则：
原创
2022-09-20 11:34:06
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df = pd.DataFrame(columns=range(2), index=range(2))
df.iloc[range(2)] = np.arange(4).reshape(2, 2)
