在迭代范围时使用iloc，在迭代索引时使用loc？

在迭代范围时使用iloc，在迭代索引时使用loc是针对Pandas库中的DataFrame对象的操作方法。

iloc是基于行号和列号进行索引的方法，可以通过整数位置来选择数据。它接受整数、整数列表、整数切片作为参数，用于指定要选择的行和列的位置。例如，df.iloc[0]表示选择第一行的数据，df.iloc[:, 0]表示选择第一列的数据。

loc是基于标签进行索引的方法，可以通过行标签和列标签来选择数据。它接受标签、标签列表、标签切片作为参数，用于指定要选择的行和列的标签。例如，df.loc[0]表示选择行标签为0的数据，df.loc[:, 'column_name']表示选择列标签为'column_name'的数据。

使用iloc进行迭代范围时，可以通过遍历行号和列号的范围来访问数据。例如，可以使用两个嵌套的for循环来遍历所有的行和列：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

for i in range(df.shape[0]):
    for j in range(df.shape[1]):
        value = df.iloc[i, j]
        # 进行相应的操作

使用loc进行迭代索引时，可以通过遍历行标签和列标签来访问数据。例如，可以使用两个嵌套的for循环来遍历所有的行和列：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}, index=['a', 'b', 'c'])

for row_label in df.index:
    for column_label in df.columns:
        value = df.loc[row_label, column_label]
        # 进行相应的操作

在实际应用中，使用iloc和loc可以根据具体的需求选择合适的索引方式。iloc适用于基于位置的索引，而loc适用于基于标签的索引。根据数据的结构和特点，选择合适的索引方式可以提高代码的可读性和效率。

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