Pandas Loc vs.iloc

Pandas 提供了.loc []和.iloc []方法进行数据切片。数据切片通常是指检查您的数据集。这两种方法属于索引选择方法，该方法用于为数据集的每一行设置标识符。索引可以使用特定的标签，并且这些标签可以是整数或用户指定的任何其他值。

.loc []方法用于通过DataFrame中存在的标签或布尔数组检索行和列的组。它仅使用索引标签，并且如果它存在于调用方DataFrame中，则返回行，列或DataFrame。这是基于标签的方法，但可以与布尔数组一起使用。

而当DataFrame的索引标签不是数字序列0、1、2，…，n时，或者在用户不知道索引标签的情况下，将使用.iloc []方法。

上述方法之间存在一些差异，如下所示：

• .loc []方法是基于标签的方法，这意味着在获取切片时会获取索引的名称或标签，而.iloc []方法则基于索引的位置。它的行为类似于常规切片，我们只需要指示位置索引号并简单地获取适当的切片即可。
• 的。 loc []方法包括表的最后一个元素，而.iloc []方法不包括表的最后一个元素。
• 的。 loc []方法是基于名称的索引，而.iloc []方法是基于位置的索引。
• 的论点。 iloc []可以是：
  • 行和列的列表
  • 行和列的范围
  • 单行和单列

  而.loc []的参数可以是：

  • 行标签
  • 行标签列表
• .loc []方法索引器可以通过传递布尔序列来执行布尔选择，但是在.iloc []方法的情况下，我们不能传递布尔序列。