這篇文章將為大家詳細(xì)講解有關(guān)pandas中iloc,loc取數(shù)據(jù)有什么區(qū)別,小編覺得挺實(shí)用的,因此分享給大家做個(gè)參考,希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲。
創(chuàng)新互聯(lián)堅(jiān)持“要么做到,要么別承諾”的工作理念,服務(wù)領(lǐng)域包括:成都網(wǎng)站設(shè)計(jì)、成都做網(wǎng)站、外貿(mào)網(wǎng)站建設(shè)、企業(yè)官網(wǎng)、英文網(wǎng)站、手機(jī)端網(wǎng)站、網(wǎng)站推廣等服務(wù),滿足客戶于互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的修水網(wǎng)站設(shè)計(jì)、移動媒體設(shè)計(jì)的需求,幫助企業(yè)找到有效的互聯(lián)網(wǎng)解決方案。努力成為您成熟可靠的網(wǎng)絡(luò)建設(shè)合作伙伴!Dataframe使用loc取某幾行幾列的數(shù)據(jù):
print(df.loc[0:4,['item_price_level','item_sales_level','item_collected_level','item_pv_level']])
結(jié)果如下,取了index為0到4的五行四列數(shù)據(jù)。
item_price_level item_sales_level item_collected_level item_pv_level 0 3 3 4 14 1 3 3 4 14 2 3 3 4 14 3 3 3 4 14 4 3 3 4 14
而使用iloc,如下所示:
print(df.iloc[0:4,6:9])
結(jié)果如下,取得是index為0到3四行,以及第6到8列(從0列開始)3列數(shù)據(jù)。
item_price_level item_sales_level item_collected_level 0 3 3 4 1 3 3 4 2 3 3 4 3 3 3 4
另外loc可以按條件取數(shù)據(jù):
print(df.loc[df.item_price_level==0,:]) print(df.loc[df[item_price_level]==0,:])
上面兩條語句效果是一樣的,都是取item_price_level為0的所有數(shù)據(jù)??梢园衙疤柛某蓭琢辛忻?,只取滿足條件的某幾列數(shù)據(jù):
print(df.loc[df['item_price_level']==0,['item_price_level','item_sales_level']])
結(jié)果前兩行如下:
item_price_level item_sales_level 129141 0 10 129142 0 10
條件為多個(gè)時(shí) (同時(shí)滿足兩個(gè)條件如下):
print(df.loc[(item_price_level==0) & (item_sales_level==3),:])
關(guān)于“pandas中iloc,loc取數(shù)據(jù)有什么區(qū)別”這篇文章就分享到這里了,希望以上內(nèi)容可以對大家有一定的幫助,使各位可以學(xué)到更多知識,如果覺得文章不錯(cuò),請把它分享出去讓更多的人看到。