dataframe的 iloc 和 loc 的区别

loc是前后都包含的意思，而iloc是含前不含后。具体可从下面的实例中分辨。

代码如下：

import pandas as pd  # 将pandas作为第三方库导入，为pandas取别名pd
df=pd.DataFrame({"a":[1.7,1.8,2.8,2.7,5,],
                   "b":[20.8,10,10,30,43,],
                   "c":[23,15,50,3,33,],})
print(df)
print('==========')
d1 = df.loc[1:2]
print(d1)
print('==========')
d2 = df.iloc[3:8]
print(d2)
print('==========')
d3 = df.loc[3:8]
print(d3)
print('==========')
d4 = df.iloc[4:10]
print(d4)

运行结果如下：

D:\ProgramData\Anaconda3\python.exe "F:/7、定量应用 - 5.0版  2022.10.18/代码/test.py"
     a     b   c
0  1.7  20.8  23
1  1.8  10.0  15
2  2.8  10.0  50
3  2.7  30.0   3
4  5.0  43.0  33
==========
     a     b   c
1  1.8  10.0  15
2  2.8  10.0  50
==========
     a     b   c
3  2.7  30.0   3
4  5.0  43.0  33
==========
     a     b   c
3  2.7  30.0   3
4  5.0  43.0  33
==========
     a     b   c
4  5.0  43.0  33

Process finished with exit code 0
 

从结果可以看到，loc是前后都包含的意思，而iloc是含前但不含后，类似  range()  函数。

另外，即使  dateframe.[a,b]   中的b超过了引用的dateframe的范围，也是不会报错的，系统会默认最后一个。

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