详解pandas中iloc, loc和ix的区别和联系

(编辑：jimmy 日期: 2024/11/12 浏览：2)

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。

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