「python」DataFrame中loc、iloc、ix的区别
iloc，loc，ix的使用
在使用DataFrame数据类型的过程中，常要使用到iloc、loc、ix，总结一下三者的不同
import pandas as pd
data = pd.DataFrame({'A':[1,2,3],'B':[4,5,6],'C':[7,8,9]})
data生成的data，如下：
| index | A | B | C |
|---|---|---|---|
| 0 | 1 | 4 | 7 |
| 1 | 2 | 5 | 8 |
| 2 | 3 | 6 | 9 |
loc的使用
1.取值操作
.loc[ ]中括号里面是先行后列，以逗号分隔，行和列分别是行标签和列标签，比如我要得到数字5，那么：
data.loc[1,'B']- 如果这个DataFrame有index 值的话，也可以将index值放在第一个参数位，比如index=[a, b, c] ，那么 data.loc['b','B']也可以取出5
- 如果这个DataFrame的columns没有值得的话,data.loc[1,1]也可取出5
2.切片操作
data.loc[1:2,'B':'C']- 总结：使用loc 时候，必须使用行或者列的name，如果行或列没有name，则可以使用其索引值，可以单独取值，可以做切片操作
iloc的使用
同loc一样，先行后列，不过不能使用行标签，只能使用行索引，和列索引来取数，或者进行切片操作，同样想取出5 的话，只能
data.iloc[1,1]注意：
data.iloc[1:2,:]切片data.iloc[1:2,:] 只能取出来行索引为1的行，而不能取2，
切片data.loc[1:2,:] 可以取出行索引为1，2的行
- 总结：使用iloc 时候，必须使用行或者列的索引，另外注意切片与loc的区别
ix的使用
好像据说最好别用，我也不知道。
