pandas中如何选取某几列_【python】pandas中 loc amp; iloc用法及区别

在刚学习Python的时候，对于loc、iloc、at、iat、ix有点混乱，没有进行过整理和梳理。所以针对这几种用法进行一次案例的整理。本次优先整理loc和iloc

SQL中的select是根据列的名称来选取；Pandas则更为灵活，不但可根据列名称选取，还可以根据列所在的position（数字，在第几行第几列，注意pandas行列的position是从0开始）选取。相关函数如下：

1）loc：通过标签或布尔数组获得一组行和列。

2）iloc：通过整数位置获得行和列的数据。

---

一、loc ：通过标签或布尔数组获得一组行和列。

2-1先定义一个DataFrame：import pandas as pd df = pd.DataFrame([[1, 2], [4, 5], [7, 8]],index=['cobra', 'viper', 'sidewinder'],columns=['max_speed', 'shield'])

DataFrame结果：

max_speed shield cobra 1 2 viper 4 5 sidewinder 7 82-2.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、通过行名称获取整行数据：

获得'cobra'所在的行：

df.loc['viper']

执行结果：

max_speed 1 shield 2

2、通过行名称，列名称定位数据：

df.loc['cobra', 'shield']

执行结果：

2

3、通过切片行标签和单个标签列，获取一组数据：

df.loc['cobra':'viper', 'max_speed']

执行结果：

cobra 1 viper 4

4、通过条件筛选数据：

#先筛选到'shield'这一列大于6所在的数据，并且筛选出对应的这几行 df.loc[df['shield'] > 6]

执行结果：

max_speed shield sidewinder 7 8

二、iloc ：通过整数位置获得行和列的数据。

3-1先定义一个DataFrameimport pandas as pd df = pd.DataFrame([[1,2,3,4], [100,200,300,400], [1000,2000,3000,4000]],columns=['a', 'b','c','d'])

DataFrame结果：

a b c d 0 1 2 3 4 1 100 200 300 400 2 1000 2000 3000 4000

1、通过行索引获取数据

#获取index 为0 所在的行数据 df.iloc[0]

执行结果：

a 1 b 2 c 3 d 4

2、通过行索引获取多行数据

df.iloc[[0, 1]]

执行结果：

a b c d 0 1 2 3 4 1 100 200 300 400

3、通过切片index来获取数据

df.iloc[:3]

执行结果：

a b c d 0 1 2 3 4 1 100 200 300 400 2 1000 2000 3000 4000

4、通过切片行和列来获取一组数据

#iloc[]中先行后列，同loc df.iloc[1:3, 0:3]

执行结果：

a b c 1 100 200 300 2 1000 2000 3000

三、总结

关于iloc和loc先总总结到这里，如果有疑问的小伙伴欢迎留言或者私信。

总结

以上是生活随笔为你收集整理的pandas中如何选取某几列_【python】pandas中 loc amp; iloc用法及区别的全部内容，希望文章能够帮你解决所遇到的问题。

如果觉得生活随笔网站内容还不错，欢迎将生活随笔推荐给好友。