Pandas `loc` 和 `iloc` 在資料選擇上有什麼不同？

Pandas 中iloc 和loc 有何不同：

在使用Pandas 進行資料操作時，iloc 和loc 是兩種常用的切片方法，經常會造成混淆。了解它們的根本差異對於高效的資料管理至關重要。

標籤與位置

loc 和iloc 之間的主要區別在於它們如何選擇資料：

• loc: 存取資料是根據標籤，例如行或列名稱（索引和列標籤）。
• iloc: 基於物件內的整數位置 存取資料軸（行/列

範例：範例：

例如

考慮具有包含字母的非單調索引的DataFrame df：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'col1': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f']}, index=[49, 48, 47, 0, 1, 2])

loc（基於標籤切片):

• df.loc[0]：檢索索引標籤為「0」('d '）的行。和'e').

iloc（基於位置的切片）：

df.iloc[0]：取得索引位置處的值0 ('a').
• df.iloc[0:1]：選取一行在索引位置 0 ('a')。 🎜>

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