学习笔记6—pandas中ix,loc,iloc有什么区别?
直接看例子:
>>> data = pd.Series(np.arange(10), index=[49,48,47,46,45, 1, 2, 3, 4, 5])
>>> data
49 0
48 1
47 2
46 3
45 4
1 5
2 6
3 7
4 8
5 9
dtype: int64
>>> data.iloc[:3]
49 0
48 1
47 2
dtype: int64
>>> data.loc[:3]
49 0
48 1
47 2
46 3
45 4
1 5
2 6
3 7
dtype: int64
>>> data.ix[:3]
49 0
48 1
47 2
46 3
45 4
1 5
2 6
3 7
dtype: int64
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 7
- 8
- 9
- 10
- 11
- 12
- 13
- 14
- 15
- 16
- 17
- 18
- 19
- 20
- 21
- 22
- 23
- 24
- 25
- 26
- 27
- 28
- 29
- 30
- 31
- 32
- 33
- 34
- 35
- 36
- 37
- 38
- 39
解析:
loc 在index的标签上进行索引,范围包括start和end.
iloc 在index的位置上进行索引,不包括end.
ix 先在index的标签上索引,索引不到就在index的位置上索引(如果index非全整数),不包括end.
>>> data.iloc[:6]
49 0
48 1
47 2
46 3
45 4
1 5
dtype: int64
>>> data.loc[:6]
KeyError: 6
>>> data.ix[:6] #因为index里面不包含标签6,index都是整数
KeyError: 6
>>> data= pd.Series(np.arange(10), index=['a','b','c','d','e', 1, 2, 3, 4, 5])
>>> data
a 0
b 1
c 2
d 3
e 4
1 5
2 6
3 7
4 8
5 9
dtype: int64
>>> data.ix[:6]
a 0
b 1
c 2
d 3
e 4
1 5
dtype: int64
>>> data.loc[:6]
TypeError: cannot do slice indexing
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