Pandas中iloc、loc、ix三者的區別是什么

這篇文章給大家介紹Pandas中iloc、loc、ix三者的區別是什么，內容非常詳細，感興趣的小伙伴們可以參考借鑒，希望對大家能有所幫助。

1. iloc和loc的區別：

iloc主要使用數字來索引數據，而不能使用字符型的標簽來索引數據。而loc則剛好相反，只能使用字符型標簽來索引數據，不能使用數字來索引數據，不過有特殊情況，當數據框dataframe的行標簽或者列標簽為數字，loc就可以來其來索引。

好，先上代碼，先上行標簽和列標簽都為數字的情況。

import pandas as pd
import numpy as np
a = np.arange(12).reshape(3,4)
print a
>>>
[[ 0 1 2 3]
 [ 4 5 6 7]
 [ 8 9 10 11]]
df = pd.DataFrame(a)
print df
>>>
 0 1 2 3
0 0 1 2 3
1 4 5 6 7
2 8 9 10 11
print df.loc[0]
>>>
0 0
1 1
2 2
3 3
Name: 0, dtype: int32
print df.iloc[0]
0 0
1 1
2 2
3 3
Name: 0, dtype: int32
print df.loc[:,[0,3]]
 0 3
0 0 3
1 4 7
2 8 11
print df.iloc[:,[0,3]]
 0 3
0 0 3
1 4 7
2 8 11

接下來是把行標簽[0, 1, 2]改成['a', 'b', 'c']，則成這樣了。

df.index = ['a','b','c'] 
print df 
>>> 
 0 1 2 3 
a 0 1 2 3 
b 4 5 6 7 
c 8 9 10 11 
print df.loc[0] 
# TypeError: cannot do label indexing on <class 'pandas.core.indexes.base.Index'> with these indexers [0] of <type 'int'> 
print df.iloc[0] 
>>> 
0 0 
1 1 
2 2 
3 3 
Name: a, dtype: int32 
print df.iloc['a'] # TypeError: cannot do positional indexing on <class 'pandas.core.indexes.base.Index'> with these indexers [a] of <type 'str'> 
print df.loc['a'] # 正確 
>>> 
0 0 
1 1 
2 2 
3 3 
Name: a, dtype: int32

同樣地，把列標簽[0, 1, 2, 3]改成['A', 'B, 'C', 'D']，則成這樣了。

df.columns = ['A','B','C','D']
print df
>>>
 A B C D
a 0 1 2 3
b 4 5 6 7
c 8 9 10 11
print df.loc[:,'A']
>>>
a 0
b 4
c 8
Name: A, dtype: int32
print df.iloc[:,'A'] # ValueError: Location based indexing can only have [integer, integer slice (START point is INCLUDED, END point is EXCLUDED), listlike of integers, boolean array] types

2.ix是一種混合索引，字符型標簽和整型數據索引都可以。

print df.ix[0]
>>>
A 0
B 1
C 2
D 3
Name: a, dtype: int32
print df.ix['a']
>>>
A 0
B 1
C 2
D 3
Name: a, dtype: int32
print df.ix[:,0]
>>>
a 0
b 4
c 8
Name: A, dtype: int32
print df.ix[:,'A']
>>>
a 0
b 4
c 8
Name: A, dtype: int32

關于Pandas中iloc、loc、ix三者的區別是什么就分享到這里了，希望以上內容可以對大家有一定的幫助，可以學到更多知識。如果覺得文章不錯，可以把它分享出去讓更多的人看到。