Pandas 的 DataFrame 切片'loc”和'iloc”方法之间的主要区别是什么？

iloc 和 loc 有什么不同？

iloc 和 loc 是 Pandas 中对 DataFrame 进行切片的两种方法。这两种方法都可用于选择行和列，但它们在解释输入的方式上有所不同。

loc 获取具有特定 标签的行（和/或列）。

iloc 在整数位置处获取行（和/或列）。

为了进行演示，请考虑一系列具有非单调整数索引的字符：

>>> s = pd.Series(list("abcdef"), index=[49, 48, 47, 0, 1, 2])
49    a
48    b
47    c
0     d
1     e
2     f

s.loc[0]    # value at index label 0
'd'

s.iloc[0]   # value at index location 0
'a'

s.loc[0:1]  # rows at index labels between 0 and 1 (inclusive)
0    d
1    e

s.iloc[0:1] # rows at index location between 0 and 1 (exclusive)
49    a

以下是传递各种对象时 s.loc 和 s.iloc 之间的一些差异/相似之处：

Object	Description	s.loc[Object]	s.iloc[Object]
0	Single item	Value at index label 0 (_the string 'd'_)	Value at index location 0 (_the string 'a'_)
0:1	Slice	Two rows (labels 0 and 1)	One row (first row at location 0)
1:47	Slice with out-of-bounds end	Zero rows (empty Series)	Five rows (location 1 onwards)
1:47:-1	Slice with negative step	three rows (labels 1 back to 47)	Zero rows (empty Series)
[2, 0]	Integer list	Two rows with given labels	Two rows with given locations
s > 'e'	Bool series (indicating which values have the property)	One row (containing 'f')	NotImplementedError
(s>e).values	Bool array	One row (containing 'f')	Same as loc
999	Int object not in index	KeyError	IndexError (out of bounds)
-1	Int object not in index	KeyError	Returns last value in s
lambda x: x.index[3]	Callable applied to series (here returning 3rd item in index)	s.loc[s.index[3]]	s.iloc[s.index[3]]

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