Pandas中loc和iloc函數用法詳解（源碼+實例）

woff

loc函數：通過行索引"Index"中的具體值來取行數據（如取"Index"為"A"的行）

iloc函數：通過行號來取行數據（如取第二行的數據）

本文給出loc、iloc常見的五種用法，並附上詳細代碼。

1. 利用loc、iloc提取行數據

1. import numpy as np
   
2. import pandas as pd
   
3. #创建一个Dataframe
   
4. data=pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4),index=list('abcd'),columns=list('ABCD'))
   
5. 
   
6. In[1]: data
   
7. Out[1]:
   
8.     A   B   C   D
   
9. a   0   1   2   3
   
10. b   4   5   6   7
    
11. c   8   9  10  11
    
12. d  12  13  14  15
    
13. 
    
14. #取索引为'a'的行
    
15. In[2]: data.loc['a']
    
16. Out[2]:
    
17. A    0
    
18. B    1
    
19. C    2
    
20. D    3
    
21. 
    
22. #取第一行数据，索引为'a'的行就是第一行，所以结果相同
    
23. In[3]: data.iloc[0]
    
24. Out[3]:
    
25. A    0
    
26. B    1
    
27. C    2
    
28. D    3
    

複製代碼

2. 利用loc、iloc提取列數據

1. In[4]:data.loc[:,['A']] #取'A'列所有行，多取几列格式为 data.loc[:,['A','B']]
   
2. Out[4]:
   
3.     A
   
4. a   0
   
5. b   4
   
6. c   8
   
7. d  12
   
8. 
   
9. In[5]:data.iloc[:,[0]] #取第0列所有行，多取几列格式为 data.iloc[:,[0,1]]
   
10. Out[5]:
    
11.     A
    
12. a   0
    
13. b   4
    
14. c   8
    
15. d  12
    

複製代碼

3.利用loc、iloc提取指定行、指定列數據

1. 
   
2. In[6]:data.loc[['a','b'],['A','B']] #提取index为'a','b',列名为'A','B'中的数据
   
3. Out[6]:
   
4.    A  B
   
5. a  0  1
   
6. b  4  5
   
7. 
   
8. In[7]:data.iloc[[0,1],[0,1]] #提取第0、1行，第0、1列中的数据
   
9. Out[7]:
   
10.    A  B
    
11. a  0  1
    
12. b  4  5

複製代碼

4.利用loc、iloc提取所有數據

1. In[8]:data.loc[:,:] #取A,B,C,D列的所有行
   
2. Out[8]:
   
3.     A   B   C   D
   
4. a   0   1   2   3
   
5. b   4   5   6   7
   
6. c   8   9  10  11
   
7. d  12  13  14  15
   
8. 
   
9. In[9]:data.iloc[:,:] #取第0,1,2,3列的所有行
   
10. Out[9]:
    
11.     A   B   C   D
    
12. a   0   1   2   3
    
13. b   4   5   6   7
    
14. c   8   9  10  11
    
15. d  12  13  14  15

複製代碼

5.利用loc函數，根據某個數據來提取數據所在的行

1. In[10]: data.loc[data['A']==0] #提取data数据(筛选条件: A列中数字为0所在的行数据)
   
2. Out[10]:
   
3.    A  B  C  D
   
4. a  0  1  2  3
   
5. 
   
6. In[11]: data.loc[(data['A']==0)&(data['B']==2)] #提取data数据(多个筛选条件)
   
7. Out[11]:
   
8.    A  B  C  D
   
9. a  0  1  2  3

複製代碼

同時，以下幾種寫法也可提取數據所在的行，與第五種用法類似，僅作補充。

1. In[12]: data[data['A']==0] #dataframe用法
   
2. In[13]: data[data['A'].isin([0])] #isin函数
   
3. In[14]: data[(data['A']==0)&(data['B']==2)] #dataframe用法
   
4. In[15]: data[(data['A'].isin([0]))&(data['B'].isin([2]))] #isin函数
   
5. 
   
6. Out[15]:
   
7.    A  B  C  D
   
8. a  0  1  2  3

複製代碼

利用loc函數的時候，當index相同時，會將相同的Index全部提取出來，優點是：如果index是人名，數據框為所有人的數據，那麼我可以將某個人的多條數據提取出來分析；缺點是：如果index不具有特定意義，而且重複，那麼提取的數據需要進一步處理,可用.reset_index()函數重置index