Pandas库十分强大,但是对于切片操作iloc, loc和ix,很多人对此十分迷惑,因此本篇博客利用例子来说明这3者之一的区别和联系,尤其是iloc和loc。
对于ix,由于其操作有些复杂,我在另外一篇博客专门详细介绍ix。
首先,介绍这三种方法的概述:
- loc gets rows (or columns) with particular labels from the index. loc从索引中获取具有特定标签的行(或列)。这里的关键是:标签。标签的理解就是name名字。
- iloc gets rows (or columns) at particular positions in the index (so it only takes integers). iloc在索引中的特定位置获取行(或列)(因此它只接受整数)。这里的关键是:位置。位置的理解就是排第几个。
- ix usually tries to behave like loc but falls back to behaving like iloc if a label is not present in the index. ix通常会尝试像loc一样行为,但如果索引中不存在标签,则会退回到像iloc一样的行为。(这句话有些绕口,没关系,不明白可以看这里)
接下来,举几个例子说明:
1 loc
其实,对于loc始终坚持一个原则:loc是基于label进行索引的!
import pandas as pd df1 = pd.DataFrame(data= [[1, 2, 3],[4, 5, 6], [7, 8, 9]], index=[0, 1, 2], columns=['a','b','c']) df2 = pd.DataFrame(data= [[1, 2, 3],[4, 5, 6], [7, 8, 9]], index=['e', 'f', 'g'], columns=['a','b','c']) print(df1) print(df2) ''' df1: a b c 0 1 2 3 1 4 5 6 2 7 8 9 df2: a b c e 1 2 3 f 4 5 6 g 7 8 9 ''' # loc索引行,label是整型数字 print(df1.loc[0]) ''' a 1 b 2 c 3 Name: 0, dtype: int64 ''' # loc索引行,label是字符型 print(df2.loc['e']) ''' a 1 b 2 c 3 Name: 0, dtype: int64 ''' # 如果对df2这么写:df2.loc[0]会报错,因为loc索引的是label,显然在df2的行的名字中没有叫0的。 print(df2.loc[0]) ''' TypeError: cannot do slice indexing on <class 'pandas.core.indexes.base.Index'> with these indexers [0] of <class 'int'> ''' # loc索引多行数据 print(df1.loc[1:]) ''' a b c 1 4 5 6 2 7 8 9 ''' # loc索引多列数据 print(df1.loc[:,['a', 'b']]) ''' a b 0 1 2 1 4 5 2 7 8 ''' # df1.loc[:,0:2]这么写报错, 因为loc索引的是label,显然在df1的列的名字中没有叫0,1和2的。 print(df1.loc[:,0:2]) ''' TypeError: cannot do slice indexing on <class 'pandas.core.indexes.base.Index'> with these indexers [0] of <class 'int'> ''' # locs索引某些行某些列 print(df1.loc[0:2, ['a', 'b']]) ''' a b 0 1 2 1 4 5 2 7 8 '''
2 iloc
其实,对于iloc始终坚持一个原则:iloc是基于position进行索引的!
import pandas as pd df1 = pd.DataFrame(data= [[1, 2, 3],[4, 5, 6], [7, 8, 9]], index=[0, 1, 2], columns=['a','b','c']) df2 = pd.DataFrame(data= [[1, 2, 3],[4, 5, 6], [7, 8, 9]], index=['e', 'f', 'g'], columns=['a','b','c']) print(df1) print(df2) ''' df1: a b c 0 1 2 3 1 4 5 6 2 7 8 9 df2: a b c e 1 2 3 f 4 5 6 g 7 8 9 ''' # iloc索引行,label是整型数字 print(df1.iloc[0]) ''' a 1 b 2 c 3 Name: 0, dtype: int64 ''' # iloc索引行,label是字符型。如果按照loc的写法来写应该是:df2.iloc['e'],显然这样报错,因为iloc不认识label,它是基于位置的。 print(df2.iloc['e']) ''' TypeError: cannot do positional indexing on <class 'pandas.core.indexes.base.Index'> with these indexers [e] of <class 'str'> ''' # iloc索引行,label是字符型。正确的写法应该如下: # 也就说,不论index是什么类型的,iloc只能写位置,也就是整型数字。 print(df2.iloc[0]) ''' a 1 b 2 c 3 Name: e, dtype: int64 ''' # iloc索引多行数据 print(df1.iloc[1:]) ''' a b c 1 4 5 6 2 7 8 9 ''' # iloc索引多列数据 # 如果如下写法,报错。 print(df1.iloc[:,['a', 'b']]) ''' TypeError: cannot perform reduce with flexible type ''' # iloc索引多列数据, 正确写法如下: print(df1.iloc[:,0:2]) ''' a b 0 1 2 1 4 5 2 7 8 ''' # iloc索引某些行某些列 print(df1.iloc[0:2, 0:1]) ''' a 0 1 1 4 '''
3 ix
ix的操作比较复杂,在pandas版本0.20.0及其以后版本中,ix已经不被推荐使用,建议采用iloc和loc实现ix。
如有对ix的使用比较感兴趣的朋友可以参考这篇博客。
《魔兽世界》大逃杀!60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线
暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容,新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线,届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。
艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕,并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时,他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中,玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动,其中包含极高的风险和史诗级的奖励。
《强袭风暴》不是普通的战场,作为一个独立于主游戏之外的活动,玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》,不分职业、不分装备(除了你在赛局中捡到的),光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式,玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前,可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹,《巨龙崛起》和《魔兽世界:巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。
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