pandasix&iloc&loc的區(qū)別-創(chuàng)新互聯(lián)

一開始自學Python的numpy、pandas時候，索引和切片把我都給弄暈了，特別是numpy的切片索引、布爾索引和花式索引，簡直就是大亂斗。但是最近由于版本的問題，從之前的Python2.7改用Python3.6 了，在3.6中提供了loc和iloc兩種索引方法，把ix這個方法給劃分開來了，所以很有必要做個總結(jié)和對比。

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• loc——通過行標簽索引行數(shù)據(jù)
• iloc——通過行號索引行數(shù)據(jù)
• ix——通過行標簽或者行號索引行數(shù)據(jù)（基于loc和iloc 的混合）

同理，索引列數(shù)據(jù)也是如此！

舉例說明：

1、分別使用loc、iloc、ix 索引第一行的數(shù)據(jù):

（1）loc

import pandas as pd
data=[[1,2,3],[4,5,6]]
index=['a','b']#行號
columns=['c','d','e']#列號
df=pd.DataFrame(data,index=index,columns=columns)#生成一個數(shù)據(jù)框

#print df.loc['a']
'''
c  1
d  2
e  3
'''

print df.loc[0]
#這個就會出現(xiàn)錯誤
'''
TypeError: cannot do label indexing on <class 'pandas.indexes.base.Index'> 
with these indexers [1] of <type 'int'>
'''

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