Python学习.iloc和.loc区别、联系与⽤法
最近接触到数据科学，需要对⼀些数据表进⾏分析，观察到代码中⼀会出现loc⼀会⼜出现iloc，下⾯对两者的⽤法给出我的⼀些理解。
1.联系
(1)操作对象相同：loc和iloc都是对DataFrame类型进⾏操作；
(2)完成⽬的相同：⼆者都是⽤于选取DataFrame中对应⾏或列中的元素。
2.区别
loc和iloc索引的⾏列标签类型不同。
iloc使⽤顺序数字来索引数据，⽽不能使⽤字符型的标签来索引数据；注意：这⾥的顺序数字是指从0开始计数！ loc使⽤实际设置的索引来索引数据。但⾏列名为数字时，loc也可以索引数字，但这⾥的数字不⼀定从0开始编号，是对应具体⾏列名的数字！
3.⽤法
铆压机下⾯⽤代码来讲解两者的⽤法。
3.1⾏列全为从0开始顺序编号
import pandas as pd
import numpy as np
a = np.arange(12).reshape(3,4)
#将a转化为DataFrame类型
df = pd.DataFrame(a)
#展⽰df板栗剥壳机
df
由于未给df的⾏列命名，默认从0开始编号，所以这个时候使⽤loc和iloc结果是⼀样的。 print(df.loc[0])#输出第0⾏元素
print(df.iloc[0])#输出第0⾏元素
两者输出结果都为：
0 0
1 1
2 2
3 3
Name: 0, dtype: int32
输出结果为df第0⾏元素，结果中第⼀列表⽰列名，第⼆列表⽰具体的值。如果只需要输出某⼀列，输⼊df.loc[：，0]表⽰输出第0列。如果需要输出第0到2列的数据。
#⽅式1
df.loc[:,0:2]#可把loc理解为遍历字符串类型，0:2则表⽰标签为0,1,2三列
#⽅式2
df.iloc[:,0:3]#iloc遍历的数数字，python中0:3对应0,1，和2
输出结果均为：
3.2有⼀⾏或列不是从0顺序编号
#把⾏标签换成其他数字编号
df.index=[2,5,7]
uvlo电路
df.loc[2]
此时df变为：
输出结果为：
0 0
1 1
2 2
3 3
Name: 2, dtype: int32
输出结果对应的是列标签为“2”所在的⾏。
我们继续⽤df.iloc[2]输出结果：
送煤气罐0 8
1 9
2 10
3 11
Name: 7, dtype: int32
可见输出的是第2⾏的数据。
在这⾥我们能⼤概对loc和iloc的⽤法有了⼀定的了解。
3.3⾏或者列为⾮数字标签
#把⾏标签转化为⾮数字类型
df.index=['a','b','c']
#输出第a、b⾏，第0到2列的数据
#⽅式1
df.loc[['a','b'],0:2]#可把loc理解为遍历字符串类型，0:2则表⽰标签为0,1,2三列#⽅式2
df.iloc[0:2,0:3]#iloc遍历的是数字，0:2表⽰的是0和1,0:3表⽰0,1,2。
两者输出结果均为：
3.4 其他⽤法
⼀般情况下，表的⾏为从0编号的数字类型，列为具体的字符串类型。⾏的数字容易确定，列的列名容易确定。
#将⾏换成0 1 2编号
df.index=[0,1,2]
#列标签换成A B C D
缺氧池
df.iloc[1]['A']#实现输出第1⾏第A列的数据
输出结果为4。
如果要输出第1⾏，第AB列，使⽤df.iloc[1][['A','B']]，这⾥⼀定要注意'A','B'是作为⼀个列表输⼊的，右侧⼀共有两个中括号。
电视制作输出结果：
A 4
B 5
Name: 1, dtype: int32
df.iloc[1][['A','B']]等价于df.iloc[1,0:2]，但是很多情况下我们不知道具体列名对应的数字，所以采⽤第⼀种⽅法可以提⾼编程效率。
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