Pandas庫十分強大，但是對于切片操作iloc, loc和ix，很多人對此十分迷惑，因此本篇博客利用例子來說明這3者之一的區(qū)別和聯(lián)系，尤其是iloc和loc。

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對于ix，由于其操作有些復雜，我在另外一篇博客專門詳細介紹ix。

首先，介紹這三種方法的概述：

• loc gets rows (or columns) with particular labels from the index. loc從索引中獲取具有特定標簽的行（或列）。這里的關(guān)鍵是：標簽。標簽的理解就是name名字。
• iloc gets rows (or columns) at particular positions in the index (so it only takes integers). iloc在索引中的特定位置獲取行（或列）（因此它只接受整數(shù)）。這里的關(guān)鍵是：位置。位置的理解就是排第幾個。
• ix usually tries to behave like loc but falls back to behaving like iloc if a label is not present in the index. ix通常會嘗試像loc一樣行為，但如果索引中不存在標簽，則會退回到像iloc一樣的行為。(這句話有些繞口，沒關(guān)系，不明白可以看這里)

接下來，舉幾個例子說明：

1 loc

其實，對于loc始終堅持一個原則：loc是基于label進行索引的！

import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame(data= [[1, 2, 3],[4, 5, 6], [7, 8, 9]], index=[0, 1, 2], columns=['a','b','c'])
df2 = pd.DataFrame(data= [[1, 2, 3],[4, 5, 6], [7, 8, 9]], index=['e', 'f', 'g'], columns=['a','b','c'])
print(df1)
print(df2)
'''
df1:
  a b c
0 1 2 3
1 4 5 6
2 7 8 9
df2:
  a b c
e 1 2 3
f 4 5 6
g 7 8 9
'''
 
# loc索引行，label是整型數(shù)字
print(df1.loc[0])
'''
a  1
b  2
c  3
Name: 0, dtype: int64
'''
 
# loc索引行，label是字符型
print(df2.loc['e'])
'''
a  1
b  2
c  3
Name: 0, dtype: int64
'''
# 如果對df2這么寫：df2.loc[0]會報錯，因為loc索引的是label，顯然在df2的行的名字中沒有叫0的。
print(df2.loc[0])
'''
TypeError: cannot do slice indexing on  with these indexers [0] of 
'''
 
# loc索引多行數(shù)據(jù)
print(df1.loc[1:])
'''
  a b c
1 4 5 6
2 7 8 9
'''
 
# loc索引多列數(shù)據(jù)
print(df1.loc[:,['a', 'b']])
'''
  a b
0 1 2
1 4 5
2 7 8
'''
# df1.loc[:,0:2]這么寫報錯, 因為loc索引的是label，顯然在df1的列的名字中沒有叫0，1和2的。
print(df1.loc[:,0:2])
'''
TypeError: cannot do slice indexing on  with these indexers [0] of 
'''
 
# locs索引某些行某些列
print(df1.loc[0:2, ['a', 'b']])
'''
  a b
0 1 2
1 4 5
2 7 8
'''

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新聞標題：詳解pandas中iloc,loc和ix的區(qū)別和聯(lián)系-創(chuàng)新互聯(lián)
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