python pandas -->loc、iloc用法

基础数据如下：

import pandas as pd 
df = pd.DataFrame([
                    [1, 2,'河南','郑州','豫'],
                    [4, 5,'河北','石家庄','冀'], 
                    [7, 8,'黑龙江省','哈尔滨','黑'],
                    [9, 10,'甘肃省','兰州','甘/陇'],
                    [11,12,'云南省','云/滇','昆明']
                  ],
                  columns =['col1', 'col2','省份','省会','简称'],
                  index =['A','B','C','D','E']
                 )

image.png image.png

一、loc 主要通过 行标签、索引行数据，划重点，标签！标签！标签！

• 1.1、loc选定index标签，获取某一行，.loc[],中括号里面是先行后列，以逗号分割，行和列分别是行标签和列标签；

---

1.1.1、通过行名称获取整行数据：

df.loc[['A','C']]
df.loc[['C']]

image.png

1.1.2、通过行名称，列名称定位数据：

df.loc['C',['省份','省会','简称']]
df.loc['C',:]

image.png

1.1.3、通过切片行标签和单个标签列，获取一组数据：

df.loc['B':'D',['省份','省会','简称']]

image.png

1.1.4、通过条件筛选数据：

#先筛选到'col1'这一列大于等于7所在的数据，并且筛选出对应的这几行
df.loc[df['col1'] >=7]

image.png

二、iloc ：通过整数位置获得行和列的数据。
(主要是通过行号获取行数据，划重点，序号！序号！序号！
iloc[0:1]，由于Python默认是前闭后开，所以，这个选择的只有第一行！)

#得到第二行的数据
df.iloc[1]
df.iloc[1:3]

image.png