iloc和loc有何不同？

Question

有人能解释一下这两种切片方法有什么不同吗？
我看过文档，也看到过这些答案，但我还是发现自己无法理解这三种方法有什么不同。在我看来，它们在很大程度上是可以互换的，因为它们处于较低的切片级别。

例如，假设我们希望获得dataframe的前五行。这两个是怎么工作的？

df.loc[:5]
df.iloc[:5]

谁能说出三种情况，在使用上的区别比较清楚？

从前，我也想知道这两个函数与df.ix[:5]有什么不同，但是ix已经从pandas 1.0中删除了，所以我不再关心了。

Answer 1

这两种方法的主要区别是：

>

loc获取具有特定标签的行（和/或列）。

iloc获取整数位置的行（和/或列）。

为了演示，请考虑一系列具有非单调整数索引的s字符：

>>> s = pd.Series(list("abcdef"), index=[49, 48, 47, 0, 1, 2]) 
49    a
48    b
47    c
0     d
1     e
2     f

>>> s.loc[0]    # value at index label 0
'd'

>>> s.iloc[0]   # value at index location 0
'a'

>>> s.loc[0:1]  # rows at index labels between 0 and 1 (inclusive)
0    d
1    e

>>> s.iloc[0:1] # rows at index location between 0 and 1 (exclusive)
49    a

以下是s.loc和s.iloc在传递不同对象时的一些差异/相似之处：