Python Pandas DataFrame.loc[]用法及代码示例

Pandas DataFrame是带有标签轴(行和列)的二维大小可变的，可能是异构的表格数据结构。算术运算在行和列标签上对齐。可以将其视为Series对象的dict-like容器。这是 Pandas 的主要数据结构。

Pandas DataFrame.loc属性通过给定DataFrame中的标签或布尔数组访问一组行和列。

用法： DataFrame.loc

参数：没有

返回：标量，系列，DataFrame

范例1：采用DataFrame.loc属性以使用索引和列标签访问给定 DataFrame 中的特定单元格。

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 
  
# Creating the DataFrame 
df = pd.DataFrame({'Weight':[45, 88, 56, 15, 71], 
                   'Name':['Sam', 'Andrea', 'Alex', 'Robin', 'Kia'], 
                   'Age':[14, 25, 55, 8, 21]}) 
  
# Create the index 
index_ = ['Row_1', 'Row_2', 'Row_3', 'Row_4', 'Row_5'] 
  
# Set the index 
df.index = index_ 
  
# Print the DataFrame 
print(df)

输出：

现在我们将使用DataFrame.loc属性可返回“行”标签对应的“名称”列中显示的值。

# return the value 
result = df.loc['Row_2', 'Name'] 
  
# Print the result 
print(result)

输出：

正如我们在输出中看到的，DataFrame.loc属性已成功返回给定DataFrame中所需位置的值。

范例2：采用DataFrame.loc属性以返回给定Dataframe中的两个列。

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 
  
# Creating the DataFrame 
df = pd.DataFrame({"A":[12, 4, 5, None, 1],  
                   "B":[7, 2, 54, 3, None],  
                   "C":[20, 16, 11, 3, 8],  
                   "D":[14, 3, None, 2, 6]})  
  
# Create the index 
index_ = ['Row_1', 'Row_2', 'Row_3', 'Row_4', 'Row_5'] 
  
# Set the index 
df.index = index_ 
  
# Print the DataFrame 
print(df)

输出：

现在我们将使用DataFrame.loc属性，以返回 DataFrame 的“ A”和“ D”列中显示的值。

# return the values. 
result = df.loc[:, ['A', 'D']] 
  
# Print the result 
print(result)

输出：

正如我们在输出中看到的，DataFrame.loc属性已成功返回 DataFrame 的所需列。

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注：本文由纯净天空筛选整理自Shubham__Ranjan大神的英文原创作品 Python | Pandas DataFrame.loc[]。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。