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  • Pandas中loc和iloc函数用法详解(源码+实例)

    万次阅读 多人点赞 2018-08-04 15:55:40
    loc函数:通过行索引 "Index" 中的具体值来取行数据(如取"Index"为"A"的行) iloc函数:通过行号来取行数据(如取第二行的数据) 本文给出loc、iloc常见的五种用法,并附上详细代码。 1. 利用loc、iloc提取行...

    loc函数通过行索引 "Index" 中的具体值来取行数据(如取"Index"为"A"的行

    iloc函数通过行号来取行数据(如取第二行的数据

    本文给出loc、iloc常见的五种用法,并附上详细代码。

    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

    同时,以下几种写法也可提取数据所在的行,与第五种用法类似,仅作补充。

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

    利用loc函数的时候,当index相同时,会将相同的Index全部提取出来,优点是:如果index是人名,数据框为所有人的数据,那么我可以将某个人的多条数据提取出来分析;缺点是:如果index不具有特定意义,而且重复,那么提取的数据需要进一步处理,可用.reset_index()函数重置index

    同样:at与iat函数可抽取指定行列的值,详情见博文DataFrame中at、iat函数详解

    最后:本博文中loc与iloc函数可提取指定行列数据,删除Dateframe指定行列数据可参考博主下列博文(点击跳转)

    展开全文
  • Sign-Loc:loc签到-源码

    2021-05-16 12:33:13
    Sign-Loc loc自动签到 使用方法: 下载文件.修改文件中的username和password为自己论坛的账号 上传至网站根目录下(或者二级目录) 创建定时任务 启动PHP文件(这个不用教吧)
  • 假设df是一个dataframe,列名为A B C D 具体如下: A B C D 0 ss 小红 8 1 aa 小明 d 4 f f 6 ak 小紫 7 ...dataframe里的属性不是指定的,空值默认为NA。...一、选取标签为A和C的列,并且选完的对象...df = df.loc[...
    假设df是一个dataframe,列名为A B C D
    具体如下:
    
    A    B    C    D
    
    0    ss   小红  8
    1    aa   小明  d
    4    f         f
    6    ak   小紫  7
    dataframe里的属性不是指定的,空值默认为NA。
    一、选取标签为A和C的列,并且选完的对象类型还是dataframe
    
    df = df.loc[:, ['A', 'C']]
    df = df.iloc[:, [0, 2]]
    二、选取标签为C并且只取前两行,并且选完的对象类型还是dataframe
    
    df = df.loc[0:2, ['A', 'C']]
    df = df.iloc[0:2, [0, 2]] 
    聪明的朋友已经看出iloc和loc的不同了:loc是根据dataframe的具体标签选取列,而iloc是根据标签所在的位置,从0开始计数。",
    "前面的":"表示选取整列,第二个示例中的的0:2表示选取第0行到第二行,这里的0:2相当于[0,2)前闭后开,2是不在范围之内的。
    
    需要注意的是,如果是
    
    df = df.loc[0:2, ['A', 'C']]
    或者
    
    df = df.loc[0:2, ['A', 'C']]
    ,切片之后类型依旧是dataframe,不能直接进行加减乘除等操作的。
    比如dataframe的一列是数学成绩(shuxue),另一列为语文成绩(yuwen),现在需要求两门课程的总和,可以使用
    
    df['shuxue'] + df['yuwen'] # 选取完之后类型为series
    来获得总分,而不能使用
    
    df.iloc[:,[2]]+df.iloc[:,[1]]
    df.iloc[:,['shuxue']]+df.iloc[:,['yuwen']]
    ,这会产生错误结果。
    
    还有一种方式是使用df.icol(i)来选取列,选取完的也不是dataframe而是series,i为该列所在的位置,从0开始计数。
    
    如果你想要选取某一行的数据,可以使用df.loc[[i]]或者df.iloc[[i]]。
    
    展开全文
  • 位置 loc是位置相关的项目
  • Loc8r-源码

    2021-03-14 14:26:35
    Loc8r
  • Github-LOC:Chrome扩展程序,可在github上计算LOC
  • testwp.loc-源码

    2021-02-21 12:08:28
    testwp.loc
  • LOC_Search-源码

    2021-02-12 06:37:06
    LOC_Search
  • LOC-crx插件

    2021-04-02 06:03:00
    该扩展对屏幕上当前GitHub存储库中的代码行(LOC)进行计数,并将其显示在页面顶部。 这个… 该扩展对屏幕上当前GitHub存储库中的代码行(LOC)进行计数,并将其显示在页面顶部。 此扩展程序仅在存储库的顶层页面上...
  • Python pandas 中loc函数的意思及用法,及跟iloc的区别

    万次阅读 多人点赞 2018-12-18 21:45:30
    Python pandas 中loc函数的意思及用法,及跟iloc的区别loc和iloc的意思loc和iloc的区别及用法展示参考文献 loc和iloc的意思 首先,loc是location的意思,和iloc中i的意思是指integer,所以它只接受整数作为参数,...

    Python pandas 中loc函数的意思及用法,及跟iloc的区别

    loc和iloc的意思

    首先,loc是location的意思,和iloc中i的意思是指integer,所以它只接受整数作为参数,详情见下面。

    loc和iloc的区别及用法展示

    1.区别

    loc works on labels in the index.
    iloc works on the positions in the index (so it only takes integers).

    2.用法展示
    首先创建一个dataframe:
    在这里插入图片描述
    1)loc为Selection by Label函数,即为按标签取数据,标签是什么,就是上面的’0’~‘4’, ‘A’~‘B’。

    例如第一个参数选择index,第二个参数选择column,如下图:
    在这里插入图片描述
    建议写df.loc[0, :],这样可以清楚的看出为第0行的所有记录,同样如果取第’A’列的所有记录,可以写df.loc[:, ‘A’],如下图:
    在这里插入图片描述
    :表示所有,[]里边为先行后列。

    2)iloc函数为Selection by Position,即按位置选择数据,即第n行,第n列数据,只接受整型参数
    记住,0:2为左闭右开区间,即取0,1,如下图:

    在这里插入图片描述

    若要取第一列的所有数据,则为df.iloc[:, 0],记住不接受’A’作为参数,如下图:
    在这里插入图片描述

    参考文献

    [1]:https://www.douban.com/note/637242742/

    展开全文
  • 在GitHub的Compare&Pull Request页面中,通过文件扩展名显示代码行(LOC)。 在这些GitHub页面中通过文件扩展名显示代码行(LOC): *提交 * 比较 *拉取请求 更新(0.0.2): * kinda(!)与GitHub的pjax(push...
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    2021-07-27 05:50:58
    符合标准的书目生成器,专注于效率。 使用键盘导航轻松输入您的许多参考资料的详细信息,并让 Loc Cit 将它们格式化并排序到您选择的标准的准备复制列表中。
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    2013-02-02 16:41:20
    android cell loc 基站定位源码
  • ds3_loc_iloc 创建存储库以举例说明在数据集中使用loc和iloc。
  • 您最喜欢JavaScript单个LOC(代码行)是什么? 让我知道! 在本地运行 克隆项目: $ git clone https://github.com/phuoc-ng/1loc 安装依赖项: $ cd 1loc $ npm install 在本地运行: $ npm run dev-server 在...
  • Python:loc和iloc的区别

    万次阅读 多人点赞 2018-10-29 22:49:53
    loc和iloc的区别 pandas以类似字典的方式来获取某一列的值,比如df[‘A’],这会得到df的A列。如果我们对某一行感兴趣呢?这个时候有两种方法,一种是iloc方法,另一种方法是loc方法。loc是指location的意思,iloc中...

    loc和iloc的区别


    pandas以类似字典的方式来获取某一列的值,比如df[‘A’],这会得到df的A列。如果我们对某一行感兴趣呢?这个时候有两种方法,一种是iloc方法,另一种方法是loc方法。loc是指location的意思,iloc中的i是指integer。这两者的区别如下:

    loc:works on labels in the index.
    iloc:works on the positions in the index (so it only takes integers).

    也就是说loc是根据index来索引,比如下边的df定义了一个index,那么loc就根据这个index来索引对应的行。iloc并不是根据index来索引,而是根据行号来索引,行号从0开始,逐次加1。

    In [1]: df = DataFrame(randn(5,2),index=range(0,10,2),columns=list('AB'))
    
    In [2]: df
    Out[2]: 
              A         B
    0  1.068932 -0.794307
    2 -0.470056  1.192211
    4 -0.284561  0.756029
    6  1.037563 -0.267820
    8 -0.538478 -0.800654
    
    In [5]: df.iloc[[2]]
    Out[5]: 
              A         B
    4 -0.284561  0.756029
    
    In [6]: df.loc[[2]]
    Out[6]: 
              A         B
    2 -0.470056  1.192211
    
    展开全文
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空空如也

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