Python Pandas:'loc'和'iloc'代表什么?

简而言之

除了在文档中或语义上没有缩写外,它实际上只是一个普通人的术语:“位置”与“整数位置”。或者是可读标签与计算机逻辑索引。

这对每个人来说都是常见情况,尤其是对于新的或复杂的语言或思想。你知道某个东西是做什么的,如何使用它,但当你试图理解它的意义或通过解释或自我对话来澄清时,感觉不安。

看起来这是程序员的噩梦和梦想并存。

我这样看,把自己置身于一个百货商店工作的情境中,有人问你去哪里找苏打水,你可以告诉他们它在“苏打水”通道,或者是19号过道。(或:aisles["soda"]和aisles[19])指向同一个位置。

为了正确回答您的问题,您是在问 "loc 和 iloc 代表什么?" 而不是 "loc 和 iloc 之间有什么区别?"。

我也做了一些研究,并从this github issue找到了一些信息,这引导我到this summary。根据这些文档,我相信以下陈述总结了这个问题:

索引的不同选择

为了支持更明确的基于位置的索引,对象选择已经添加了一些用户请求的功能。

.loc:主要基于标签进行选择。

.iloc:主要基于整数位置进行选择。

如果我们想要包括ix的话:

.ix支持混合整数和标签访问。它主要是基于标签的,但会回退到整数位置访问继续。

按标签选择

pandas提供了一套方法,以实现纯粹的基于标签的索引... - 继续

.loc属性是主要的访问方法。↑

按位置选择

pandas提供了一套方法,以便纯粹地进行基于整数的索引...

继续阅读

.iloc属性是主要的访问方法。↑

这也适用于.at和.iat。

类似于loc,at提供了基于标签的标量查找,而iat则提供了类似于iloc的基于整数的查找。

顺便说一下,我撤回了我的关闭投票,并给了你一个赞,因为在一个已经被问烂的话题上要求更多的澄清确实需要一些勇气,但我知道当我学习时我也遇到了这个问题。希望这能帮到你。

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