您好, 欢迎来到 !    登录 | 注册 | | 设为首页 | 收藏本站

Python-iloc,ix和loc有何不同?

Python-iloc,ix和loc有何不同?

注意:在熊猫版本0.20.0及更高版本中,ix已弃用,建议改为使用loc和iloc。我留下了ix完整的答案部分,以供早期版本的熊猫用户参考。下面添加了示例,显示的替代方案 ix。

首先,以下是这三种方法的概述:

为了说明这三种方法间的差异,请考虑以下系列:

>>> s = pd.Series(np.nan, index=[49,48,47,46,45, 1, 2, 3, 4, 5])
>>> s
49   NaN
48   NaN
47   NaN
46   NaN
45   NaN
1    NaN
2    NaN
3    NaN
4    NaN
5    NaN

我们将看看用整数值切片3。

在这种情况下,向s.iloc[:3]我们返回前3行(因为它将3视为位置),并向s.loc[:3]我们返回前8行(由于将3视为标签):

>>> s.iloc[:3] # slice the first three rows
49   NaN
48   NaN
47   NaN

>>> s.loc[:3] # slice up to and including label 3
49   NaN
48   NaN
47   NaN
46   NaN
45   NaN
1    NaN
2    NaN
3    NaN

>>> s.ix[:3] # the integer is in the index so s.ix[:3] works like loc
49   NaN
48   NaN
47   NaN
46   NaN
45   NaN
1    NaN
2    NaN
3    NaN

注意s.ix[:3],s.loc[:3]由于它首先查找标签,而不是在位置上工作(因此,其索引为s整数类型),因此Notification 返回相同的Series 。

如果我们尝试使用不在索引中的整数标签(例如6)怎么办?

此处s.iloc[:6]按预期返回Series的前6行。但是,s.loc[:6]由于6不在索引中,所以引发KeyError 。

>>> s.iloc[:6]
49   NaN
48   NaN
47   NaN
46   NaN
45   NaN
1    NaN

>>> s.loc[:6]
KeyError: 6

>>> s.ix[:6]
KeyError: 6

按照上面提到的微妙之处,s.ix[:6]现在引发了KeyError,因为它试图像在索引中一样loc找到但不能找到一个6。因为我们的索引是整数类型,ix所以不会回落为iloc

但是,如果索引是混合类型的,则给定的整数ix将iloc立即表现出来,而不是引发KeyError:

>>> s2 = pd.Series(np.nan, index=['a','b','c','d','e', 1, 2, 3, 4, 5])
>>> s2.index.is_mixed() # index is mix of different types
True
>>> s2.ix[:6] # Now behaves like iloc given integer
a   NaN
b   NaN
c   NaN
d   NaN
e   NaN
1   NaN

请记住,ix它仍然可以接受非整数并表现为loc:

>>> s2.ix[:'c'] # behaves like loc given non-integer
a   NaN
b   NaN
c   NaN

作为一般建议,如果仅使用标签建立索引,或仅使用整数位置建立索引,请坚持使用loc或iloc避免出现意外结果-请勿使用ix。

有时在给定DataFrame的情况下,你将需要为行和列混合使用标签和位置索引方法

例如,考虑以下DataFrame。如何最好地将行切成“ c”包括前四列?

>>> df = pd.DataFrame(np.nan, 
                      index=list('abcde'),
                      columns=['x','y','z', 8, 9])
>>> df
    x   y   z   8   9
a NaN NaN NaN NaN NaN
b NaN NaN NaN NaN NaN
c NaN NaN NaN NaN NaN
d NaN NaN NaN NaN NaN
e NaN NaN NaN NaN NaN

在早期版本的pandas(0.20.0之前)中ix,你可以很整洁地进行此操作-我们可以按标签对行进行切片,按位置对列进行切片(请注意,对于列,ix由于4不是列名,因此认为基于位置的切片 ):

>>> df.ix[:'c', :4]
    x   y   z   8
a NaN NaN NaN NaN
b NaN NaN NaN NaN
c NaN NaN NaN NaN

在更高版本的熊猫中,我们可以使用iloc并借助另一种方法来获得此结果:

>>> df.iloc[:df.index.get_loc('c') + 1, :4]
    x   y   z   8
a NaN NaN NaN NaN
b NaN NaN NaN NaN
c NaN NaN NaN NaN

get_loc()是一种索引方法,意思是“获取标签在此索引中的位置”。请注意,由于切片与iloc不包含其端点,因此如果我们还希望行'c',则必须在此值上加1。

此处的熊猫文档中还有其他示例。

python 2022/1/1 18:24:41 有322人围观

撰写回答


你尚未登录,登录后可以

和开发者交流问题的细节

关注并接收问题和回答的更新提醒

参与内容的编辑和改进,让解决方法与时俱进

请先登录

推荐问题


联系我
置顶