对pandas中iloc,loc取数据差别及按条件取值的方法详解

作者:tomato_guo 时间:2021-06-15 01:58:05 

Dataframe使用loc取某几行几列的数据:


print(df.loc[0:4,['item_price_level','item_sales_level','item_collected_level','item_pv_level']])

结果如下,取了index为0到4的五行四列数据。


 item_price_level item_sales_level item_collected_level item_pv_level
0     3     3      4    14
1     3     3      4    14
2     3     3      4    14
3     3     3      4    14
4     3     3      4    14

而使用iloc,如下所示:


print(df.iloc[0:4,6:9])

结果如下,取得是index为0到3四行,以及第6到8列(从0列开始)3列数据。


 item_price_level item_sales_level item_collected_level
0     3     3      4
1     3     3      4
2     3     3      4
3     3     3      4

另外loc可以按条件取数据:


print(df.loc[df.item_price_level==0,:])
print(df.loc[df[item_price_level]==0,:])

上面两条语句效果是一样的,都是取item_price_level为0的所有数据。可以把冒号改成几列列名,只取满足条件的某几列数据:


print(df.loc[df['item_price_level']==0,['item_price_level','item_sales_level']])

结果前两行如下:


  item_price_level item_sales_level
129141     0    10
129142     0    10

条件为多个时 (同时满足两个条件如下):


print(df.loc[(item_price_level==0) & (item_sales_level==3),:])

来源:https://blog.csdn.net/qq_28811329/article/details/79961800

标签:pandas,iloc,loc
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