loc函数：通过行索引 "Index" 中的具体值来取行数据（如取"Index"为"A"的行）

iloc函数：通过行号来取行数据（如取第二行的数据）

本文给出loc、iloc常见的五种用法，并附上详细代码。

1. 利用loc、iloc提取行数据

import numpy as np
import pandas as pd
#创建一个Dataframe
data=pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4),index=list('abcd'),columns=list('ABCD'))

In[1]: data
Out[1]: 
    A   B   C   D
a   0   1   2   3
b   4   5   6   7
c   8   9  10  11
d  12  13  14  15

#取索引为'a'的行
In[2]: data.loc['a']
Out[2]:
A    0
B    1
C    2
D    3

#取第一行数据，索引为'a'的行就是第一行，所以结果相同
In[3]: data.iloc[0]
Out[3]:
A    0
B    1
C    2
D    3

2. 利用loc、iloc提取列数据

In[4]:data.loc[:,['A']] #取'A'列所有行，多取几列格式为 data.loc[:,['A','B']]
Out[4]: 
    A
a   0
b   4
c   8
d  12

In[5]:data.iloc[:,[0]] #取第0列所有行，多取几列格式为 data.iloc[:,[0,1]]
Out[5]: 
    A
a   0
b   4
c   8
d  12

3.利用loc、iloc提取指定行、指定列数据

In[6]:data.loc[['a','b'],['A','B']] #提取index为'a','b',列名为'A','B'中的数据
Out[6]: 
   A  B
a  0  1
b  4  5

In[7]:data.iloc[[0,1],[0,1]] #提取第0、1行，第0、1列中的数据
Out[7]: 
   A  B
a  0  1
b  4  5

 

4.利用loc、iloc提取所有数据

In[8]:data.loc[:,:] #取A,B,C,D列的所有行
Out[8]: 
    A   B   C   D
a   0   1   2   3
b   4   5   6   7
c   8   9  10  11
d  12  13  14  15

In[9]:data.iloc[:,:] #取第0,1,2,3列的所有行
Out[9]: 
    A   B   C   D
a   0   1   2   3
b   4   5   6   7
c   8   9  10  11
d  12  13  14  15

5.利用loc函数，根据某个数据来提取数据所在的行

In[10]: data.loc[data['A']==0] #提取data数据(筛选条件: A列中数字为0所在的行数据)
Out[10]: 
   A  B  C  D
a  0  1  2  3

In[11]: data.loc[(data['A']==0)&(data['B']==2)] #提取data数据(多个筛选条件)
Out[11]: 
   A  B  C  D
a  0  1  2  3

同时，以下几种写法也可提取数据所在的行，与第五种用法类似，仅作补充。

In[12]: data[data['A']==0] #dataframe用法
In[13]: data[data['A'].isin([0])] #isin函数
In[14]: data[(data['A']==0)&(data['B']==2)] #dataframe用法
In[15]: data[(data['A'].isin([0]))&(data['B'].isin([2]))] #isin函数

Out[15]: 
   A  B  C  D
a  0  1  2  3

利用loc函数的时候，当index相同时，会将相同的Index全部提取出来，优点是：如果index是人名，数据框为所有人的 数据，那么我可以将某个人的多条数据提取出来分析；缺点是：如果index不具有特定意义，而且重复，那么提取的数据需要进一步处理,可 用.reset_index()函数重置index