python学习——pandas loc，iloc

以你之姓@ 2022-05-13 01:30 216阅读 0赞

# 参考博客：[https://blog.csdn.net/weixin\_39501270/article/details/76833836][https_blog.csdn.net_weixin_39501270_article_details_76833836] #

# loc与iloc函数 #

*  loc函数

import pandas as pd
    import numpy
    # 导入数据
    df = pd.read_csv(filepath_or_buffer="D://movie.csv")
    df_new = df.set_index(["country"])
    df_new.loc[list(["Canada"])] # 1
    df_new.loc[df_new["duration"]>160] # 2
    df_new.loc[((df_new["duration"] > 200) & (df_new["director_facebook_likes"] > 300 )),"flage"] =1 # 3
    df_new.loc[df_new["duration"].isin([100])] # 4
    df_new.query("duration > 100 & index == 'UK'") # 5

1：根据列中的元素，选取对应元素的数据集   
2：根据元素的选取条件来选取对应的数据集   
3：根据元素的选取条件来来选取对应的数据集，并在符合条件的数据行添加flage标签   
4：isin函数是series用来判断值是否在目标值是否在series   
5：query函数中用来判断条件符合的数据集并返回

*  iloc函数

df_new.iloc[0:4]

*  iloc比较简单，它是基于索引位来选取数据集，0:4就是选取 0，1，2，3这四行，需要注意的是这里是前闭后开集合

一般情况下，我们用下面的代码：

numeric_cols_std = all_dummy_df.loc[:, numeric_cols]

一般数据集都是二维的，我们不会截取行，而是截取列。

[https_blog.csdn.net_weixin_39501270_article_details_76833836]: https://blog.csdn.net/weixin_39501270/article/details/76833836

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