Pandas读取某列、某行数据——loc、iloc用法总结
实际操作中我们经常需要寻找 数据 的某行或者某列，这里介绍我在使用Pandas时用到的两种方法：iloc和loc。
目录
1.loc方法
（1）读取第二行的值
（2）读取第二列的值
（3）同时读取某行某列
（4）读取DataFrame的某个区域
（5）根据条件读取
（6）也可以进行切片操作
2.iloc方法
（1）读取第二行的值
（2）读取第二行的值
（3）同时读取某行某列
（4）进行切片操作
loc：通过行、列的名称或标签来索引
iloc：通过行、列的索引位置来寻找数据
首先，我们先创建一个Dataframe，生成数据，用于下面的演示
import pandas as pd
import numpy as np
data = pd.DataFrame(np.arange(30).reshape((6,5)),
columns=['A','B','C','D','E'])
data.to_excel("D:实验数据data.xls", sheet_name="data")
print(data)
python
运行
1.loc方法
loc方法是通过行、列的名称或者标签来寻找我们需要的值。
（1）读取第二行的值data1 = data.loc[1]
python
运行
结果：
备注：
#下面两种语法效果相同
data.loc[1] == data.loc[1,:]
html
（2）读取第二列的值data2 = data.loc[ : ,"B"]
python
运行
结果：
data3 = data.loc[ 1, "B"]
python
运行
结果：
data4 = data.loc[ 1:3, "B":"D"]
python
运行
结果：
data5 = data.loc[ data.B > 6]
python
运行
结果：
data1 = data.loc[ data.B >6, ["B","C","D","E"]]
python
运行
结果：
2.iloc方法
iloc方法是通过索引行、列的索引位置[index, columns]来寻找值
（1）读取第二行的值data1 = data.iloc[1]
python
运行
结果：
data1 = data.iloc[:, 1]
python
运行
结果：
data1 = data.iloc[1, 1]
python
运行
结果：
data1 = data.iloc[1:3, 2:4]
python
运行
结果：
注意：
这里的区间是左闭右开，data.iloc[1:3, 2:4]中的第4行、第5列取不到
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