详解pandas中iloc, loc和ix的区别和联系-猿码集

1. 前言

在pandas中，iloc、loc和ix都是用于选取数据的方法，它们能够根据位置或者标签来选择数据，但是它们之间仍然存在很多区别和联系。

2. iloc方法

2.1 iloc选取数据

iloc是通过行号和列号来选取数据的，其基本语法是df.iloc[行位置,列位置],其中行位置和列位置从0开始计算。

import pandas as pd
import numpy as np
data=np.array([[1,2,3],
               [4,5,6],
               [7,8,9]])
df=pd.DataFrame(data,index=[0,1,2],columns=['a','b','c'])
print(df.iloc[1,2]) # 输出6

此时选择的是第2行第3列的数据，也就是DataFrame中的6元素。

2.2 iloc切片选取数据

iloc还支持对行和列进行切片，其基本语法是df.iloc[行切片,列切片]。

import pandas as pd
import numpy as np
data=np.array([[1,2,3],
               [4,5,6],
               [7,8,9]])
df=pd.DataFrame(data,index=[0,1,2],columns=['a','b','c'])
print(df.iloc[1:,1:]) # 输出5，6，8，9

在这个例子中，选择的是第2，3行和第2，3列的数据。

3. loc方法

3.1 loc选取数据

loc是通过行标签和列标签来选取数据的，其基本语法是df.loc[行标签,列标签]。

import pandas as pd
import numpy as np
data=np.array([[1,2,3],
               [4,5,6],
               [7,8,9]])
df=pd.DataFrame(data,index=['a','b','c'],columns=['A','B','C'])
print(df.loc['a','B']) # 输出2

这里选择的是行标签为a，列标签为B的数据。

3.2 loc切片选取数据

loc同样支持对行和列进行切片，但是它使用的是标签，因此需要在切片上进行包含。

import pandas as pd
import numpy as np
data=np.array([[1,2,3],
               [4,5,6],
               [7,8,9]])
df=pd.DataFrame(data,index=['a','b','c'],columns=['A','B','C'])
print(df.loc['b':,'B':]) # 输出5,6,8,9

在这个例子中，选择的是行标签为b到最后，列标签为B到最后的数据。

4. ix方法

4.1 ix选取数据

ix方法是上述两种方法的混合体，它既可以通过标签选取数据，也可以通过位置选取数据，其基本语法是df.ix[行位置或标签,列位置或标签]。

import pandas as pd
import numpy as np
data=np.array([[1,2,3],
               [4,5,6],
               [7,8,9]])
df=pd.DataFrame(data,index=['a','b','c'],columns=['A','B','C'])
print(df.ix['a',1]) # 输出2

这里选择的是行标签为a，列位置为1的数据。

4.2 ix切片选取数据

ix同样支持对行和列进行切片，但是要使用基于标签的切片。

import pandas as pd
import numpy as np
data=np.array([[1,2,3],
               [4,5,6],
               [7,8,9]])
df=pd.DataFrame(data,index=['a','b','c'],columns=['A','B','C'])
print(df.ix[1:,'B':]) # 输出5，6，8，9

这里选择的是第2行到最后一行，列标签为B到最后的数据。

5. 区别和联系

5.1 区别

iloc是基于行和列的数字索引进行数据选取的，loc是基于行和列的标签进行数据选取的，而ix是同时支持数字索引和标签索引的。

另外，iloc和loc的切片都是使用基于数字的切片，而ix则支持基于数字和标签的切片。

5.2 联系

iloc、loc和ix都是用于数据选择的方法，在选取数据时都支持对行和列进行切片，其区别主要在选取数据的方式上有所不同。

此外，他们还有着一些相似的方法，比如在DataFrame中以字典形式将一行或一列赋值。

import pandas as pd
import numpy as np
data=np.array([[1,2,3],
               [4,5,6],
               [7,8,9]])
df=pd.DataFrame(data,index=['a','b','c'],columns=['A','B','C'])
df['D']=[10,20,30] # 给df添加一列
print(df)
df.loc['d']=[11,12,13,14] # 给df添加一行
print(df)

6. 总结

本文详细介绍了pandas中iloc、loc和ix三种数据选择方法的使用方法和区别，通过此篇文章的讲解，相信大家已经能够熟练掌握这三种方法，更加深入地理解和使用pandas。

详解pandas中iloc, loc和ix的区别和联系