loc和iloc的意思

首先，loc是location的意思，和iloc中i的意思是指integer，所以它只接受整數作為參數，詳情見下面。

loc和iloc的區別及用法展示

1.區別

loc works on labels in the index.
iloc works on the positions in the index (so it only takes integers).

2.用法展示

首先創建一個dataframe：

1）loc為Selection by Label函數，即為按標簽取數據，標簽是什么，就是上面的'0'~‘4', ‘A'~‘B'。

例如第一個參數選擇index，第二個參數選擇column，如下圖：

建議寫df.loc[0, :]，這樣可以清楚的看出為第0行的所有記錄，同樣如果取第'A'列的所有記錄，可以寫df.loc[:, ‘A']，如下圖：

:表示所有，[]里邊為先行后列。

2）iloc函數為Selection by Position，即按位置選擇數據，即第n行，第n列數據，只接受整型參數

記住，0:2為左閉右開區間，即取0，1，如下圖：

若要取第一列的所有數據，則為df.iloc[:, 0]，記住不接受'A'作為參數，如下圖：

補充：只需一個例子幫你搞清并記住python loc和iloc

幫你區分python loc和iloc

最基本的概念loc通常用于行標簽和列標簽，iloc通常直接用于行序號和列序號，具體舉個例子幫助大家理解。

創建一個以abcd為索引，四行三列的Dataframe。

df = pd.DataFrame({'number':[10,20,30,20],
     '科目':['語文','數學','英語','化學'],
     '名稱':['小米','華為','蘋果','聯想']},index=['a','b','c','d'])
print(df)

結果如圖所示 ：

先來看loc：

print(df.loc['a':'c'])
print(df.loc[['a','c']])
print(df.loc[:'c'])

分別輸出a行到c行；a行和c行；a行到c行。

如圖所示：

還可以設置取出某幾行某幾列：

print(df.loc[:'c',['number','科目']])

結果如下圖所示：取出a到c行的number和科目列。

如下圖所示：

loc基本用法就這些。實際上iloc用法和loc差不多，但iloc不是直接取已有索引。而是默認索引就是1，2，3，4~~~

同樣的我們用iloc做下上述操作。

print(df.iloc[0:3])
print(df.iloc[[0,2]])
print(df.iloc[:3])

結果同樣如上圖所示：

用iloc取出a到c行的number和科目列：

print(df.iloc[0:3,[0,1]])

結果如下圖所示：

我相信讀到這里大家應該就理解了它們的用法。最后再提醒大家一下，loc不管行還是列調用的都是Dataframe自身的行標簽和列標簽。

而iloc調用的是行[1，2，3，4~]，列[1，2，3，4]。

以上為個人經驗，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。如有錯誤或未考慮完全的地方，望不吝賜教。