以loc和iloc分别获取第4行

在Pandas库中，你可以使用 .loc 和 .iloc 来访问DataFrame的行和列。.loc 是基于标签的索引器，而 .iloc 是基于整数的位置索引器。

以下是如何使用 .loc 和 .iloc 来获取DataFrame的第4行数据的示例代码：

示例数据

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个示例DataFrame
data = {
    'a': np.random.randint(1, 20, 10),
    'b': np.random.randint(1, 20, 10),
    'c': np.random.randint(1, 20, 10),
    'd': np.random.randint(1, 20, 10),
    'e': np.random.randint(1, 20, 10)
}
df = pd.DataFrame(data)

# 打印原始DataFrame
print("原始DataFrame:")
print(df)

使用 .iloc 获取第4行

# 获取第4行（从0开始索引）
fourth_row_by_iloc = df.iloc[3]

# 打印结果
print("\n使用 .iloc 获取第4行:")
print(fourth_row_by_iloc)

使用 .loc 获取第4行

# 假设行标签是从索引0开始的整数
fourth_row_by_loc = df.loc[3]

# 打印结果
print("\n使用 .loc 获取第4行:")
print(fourth_row_by_loc)

为DataFrame设置自定义行标签

如果你的DataFrame行标签不是默认的整数索引，你需要确保使用正确的标签来访问行。例如：

# 创建一个具有自定义行标签的DataFrame
index_labels = ['row1', 'row2', 'row3', 'row4', 'row5', 'row6', 'row7', 'row8', 'row9', 'row10']
df_custom_index = pd.DataFrame(data, index=index_labels)

# 打印自定义索引的DataFrame
print("\n自定义行标签的DataFrame:")
print(df_custom_index)

# 使用 .loc 获取第4行（根据自定义标签）
fourth_row_by_loc_custom = df_custom_index.loc['row4']

# 打印结果
print("\n使用 .loc 获取第4行（自定义行标签）:")
print(fourth_row_by_loc_custom)

总结

• .iloc[3]：通过位置索引获取第4行（索引从0开始，因此第4行索引为3）。
• .loc[3]：通过默认的整数索引获取第4行，假设行标签是从0开始的整数。
• .loc['row4']：通过自定义的行标签获取第4行。

这种方法可以灵活地根据行索引或标签来访问DataFrame的特定行。