python中iloc和loc切片的实现是怎样的-群英

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这篇文章给大家分享的是python中iloc和loc切片的实现是怎样的。小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，文中的介绍得很详细，而要易于理解和学习，有需要的朋友可以参考，接下来就跟随小编一起了解看看吧。

一、含正负号的下标

正下标从0开始，负下标从-1开始1。切片的时候包括头不包括尾部。

二、loc和iloc

loc是指location的意思，iloc中的i是指integer。

【1】iloc：根据标签的所在位置，从0开始计数，先选取行再选取列

【2】loc：根据DataFrame的具体标签选取行列，同样是先行标签，后列标签

由上图可以看出：iloc[:4,2]和loc[:4,2]是不一样的，前者不包括4，后者包括4

lypdfdata=lypdf.iloc[:,1:-1].values
lypdftarget=lypdf.iloc[:,:-1].values
# 逗号前面是属于行，后面是属于列

1. 利用loc、iloc提取行数据

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

2. 利用loc、iloc提取列数据

In[4]:data.loc[:,['A']] #取'A'列所有行，多取几列格式为 data.loc[:,['A','B']]
Out[4]: 
    A
a   0
b   4
c   8
d  12
 
In[5]:data.iloc[:,[0]] #取第0列所有行，多取几列格式为 data.iloc[:,[0,1]]
Out[5]: 
    A
a   0
b   4
c   8
d  12

3.利用loc、iloc提取指定行、指定列数据

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

4.利用loc、iloc提取所有数据

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

5.利用loc函数，根据某个数据来提取数据所在的行

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)
Out[10]: 
   A  B  C  D
a  0  1  2  3
 
In[11]: data.loc[(data['A']==0)&(data['B']==2)] #提取data数据(多个筛选条件)
Out[11]: 
   A  B  C  D
a  0  1  2  3

以上就是关于“python中iloc和loc切片的实现是怎样的”的介绍了，感谢各位的阅读，希望这篇文章能帮助大家解决问题。如果想要了解更多知识，欢迎关注群英网络，小编每天都会为大家更新不同的知识。