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
到此这篇关于python iloc和loc切片的实现的文章就介绍到这了,更多相关python iloc和loc切片内容请搜索Devmax以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持Devmax！