如何结合使用loc和iloc来选择索引

在Pandas库中，可以使用loc和iloc来选择索引。

loc是基于标签的索引，可以通过标签名称来选择行或列。它的语法是df.loc[row_indexer, column_indexer]，其中row_indexer和column_indexer可以是单个标签、标签列表、标签切片或布尔数组。以下是loc的一些常见用法：

选择特定行和列：df.loc[row_label, column_label]
选择多个行和列：df.loc[row_labels, column_labels]
选择所有行和特定列：df.loc[:, column_labels]
选择特定行和所有列：df.loc[row_labels, :]

iloc是基于整数位置的索引，可以通过整数位置来选择行或列。它的语法是df.iloc[row_indexer, column_indexer]，其中row_indexer和column_indexer可以是单个整数、整数列表、整数切片或布尔数组。以下是iloc的一些常见用法：

选择特定行和列：df.iloc[row_index, column_index]
选择多个行和列：df.iloc[row_indices, column_indices]
选择所有行和特定列：df.iloc[:, column_indices]
选择特定行和所有列：df.iloc[row_indices, :]

使用loc和iloc可以根据标签或整数位置选择DataFrame中的特定行和列。这在数据分析和处理中非常有用，可以根据需要灵活地提取和操作数据。

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三个你应该注意的错误

这是如何更新销售数量列的第二行值： promotion.loc[1, "sales_qty"] = 46 第三个悄悄错误与loc和iloc方法之间的差异有关。...这些方法用于从DataFrame中选择子集。 loc：按行和列的标签进行选择 iloc：按行和列的位置进行选择默认情况下，Pandas将整数值（从0开始）分配为行标签。...这是如何使用iloc方法来执行的： promotion.iloc[:4, :] # output promotion_code sales_qty price 0 A2...现在让我们使用loc方法执行相同的操作。由于行标签和索引值是相同的，我们可以使用相同的代码（只需将iloc更改为loc）。...当我们使用loc方法时，我们多了一行。原因是使用loc方法时，上限是包含的，因此最后一行（具有标签4的行）被包括在内。当使用iloc方法时，上限是不包含的，因此索引为4的行不包括在内。

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pandas系列2_选择数据

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