1.什么是label
pandas处理数据时，我们会经常看到dataframe结构使用loc, iloc, ix等方法。那么这些方法到底有啥区别，下面我们来进行详细分析。
首先我们先明确一点，这几个方法都可以用来过滤dataframe的行列。他们的不同，主要还是使用方式的不同。
在分析之前，我们先来明确一下标签label的概念。为了方便看得更清楚，先构造一个数据集
import pandas as pddef test_loc():name = ['n1', 'n2', 'n3', 'n4', 'n5', 'n6']age = [1, 2, 3, 4, 5, 6]country = ['Chi', 'Chi', 'Ame', 'Ame', 'Jp', 'Koe']city = ['bj', 'sh', 'ny', 'ny', 'tok', 'se']data = pd.DataFrame({'name': name, 'age': age, 'country': country, 'city': city})# labelprint(data)
name age country city0 n1 1Chi bj1 n2 2Chi sh2 n3 3Ame ny3 n4 4Ame ny4 n5 5Jp tok5 n6 6Koe se
上面的data，0,1,2,3,4,5为索引，就是我们的行标签。name ,age,country,city为列名，则是我们的列标签。
2.loc用法
我们先直接上结论：loc可以基于行列标签对数据进行筛选。
下面通过实验来说明。
def test_loc():name = ['n1', 'n2', 'n3', 'n4', 'n5', 'n6']age = [1, 2, 3, 4, 5, 6]country = ['Chi', 'Chi', 'Ame', 'Ame', 'Jp', 'Koe']city = ['bj', 'sh', 'ny', 'ny', 'tok', 'se']data = pd.DataFrame({'name': name, 'age': age, 'country': country, 'city': city})# 取前几行print(data.loc[[0, 1, 2]])print()print(data.loc[0:2])print()# 取某几列print(data.loc[:, ['name', 'age', 'city']])print()# 取几行几列print(data.loc[0:2,['name', 'age', 'city']])print()
2.1 选择行
loc的整体语法为loc[rows, columns]。逗号前面部分为选择的行，后面部分为选择的列，":"表示全选。
loc[0:2]与loc[[0, 1, 2]]的效果一致，都是表示选取前3行，可以认为此时是通过行标签选择数据。
2.2 选择列
实际操作中，最常见的需求就是选择某几列而不是所有数据。loc[:, [‘name’, ‘age’, ‘city’]]就是选择散列，逗号前面的:表示选择所有行。
2.3 选择指定的行列
data.loc[0:2,[‘name’, ‘age’, ‘city’]]这种用法，意思就是选择前三行的name,age,city这三列。
2.4 loc小结
1.就像我们一开始提到的，loc是基于数据行列标签对数据进行筛选。
2.针对行标签选择时，如果index是默认的整数序列，选择的时候包括了末端的一行。
3.":"表示选择所有行或者所有列。
3.iloc用法
直接上结论：iloc与loc的不同在于，loc基于数据标签进行筛选，而iloc基于位置进行数据筛选，i可以认为是integer，即在loc的基础上，用integer整数当作"索引"
看个例子
def test_iloc():name = ['n1', 'n2', 'n3', 'n4', 'n5', 'n6']age = [1, 2, 3, 4, 5, 6]country = ['Chi', 'Chi', 'Ame', 'Ame', 'Jp', 'Koe']city = ['bj', 'sh', 'ny', 'ny', 'tok', 'se']data = pd.DataFrame({'name': name, 'age': age, 'country': country, 'city': city})# iloc的索引，不包含最后一个print(data.iloc[0:2])print()#print(data.iloc[:, 0:2])print()print(data.iloc[:,[0, 1, 3]])print()# print(data.iloc[:, ['name', 'city']])# IndexError: .iloc requires numeric indexers, got ['name' 'city']
最后输出为：
name age country city0 n1 1Chi bj1 n2 2Chi shname age0 n1 11 n2 22 n3 33 n4 44 n5 55 n6 6name age city0 n1 1 bj1 n2 2 sh2 n3 3 ny3 n4 4 ny4 n5 5 tok5 n6 6 se
iloc[0:2]，表示选择前两行。注意在iloc中，末端那行不包括。因为起始索引是0，所以iloc[0:2]选择的是第0行与第1行。
data.iloc[:, 0:2]表示选择前两列，data.iloc[:,[0, 1, 3]]表示选择第0,1,3列。
如果我们尝试用列名筛选数据，data.iloc[:, [‘name’, ‘city’]]
代码会报错
IndexError: .iloc requires numeric indexers, got ['name' 'city']
上面的错误信息就很明确的告诉了我们，iloc方法需要numeric indexers。
4.ix
最后一个ix，是历史版本的用法。ix的作用，现在用loc,iloc基本都能实现，所以ix也基本上被loc,iloc所代替，现在官方不再推荐使用。
