pandas-DataFrame选择行列（iloc方式） 作者：马育民 • 2020-10-26 08:23 • 阅读：10947 # 选择行 data_frame.iloc通过 **索引** 选择行 ### 获取一行数据 ``` data_frame.iloc[n] ``` loc是location的意思 ##### 参数 - n：行索引，默认第一行索引是0 ##### 返回 行索引是n的记录，Series类型 ##### 例子 ``` df_file.iloc[0] ``` ### 获取m、n两行的数据 ``` data_frame.iloc[[m,n]] ``` loc是location的意思 ##### 参数 - m：行索引，默认第一行索引是0 - n：行索引 ##### 返回 行索引是n到m的记录，DataFrame类型 ##### 例子 ``` df_file.iloc[[0,2]] ``` ### 获取从m到n行的数据 ``` data_frame.iloc[m:n] ``` loc是location的意思 ##### 注意： 与python的切片相同，pandas包含m行，不包含n行 ##### 参数 - m：行索引，默认第一行索引是0 - n：行索引 ##### 返回 行索引是n到m的记录，DataFrame类型 ##### 例子 ``` df_file.iloc[0:2] ``` # 选择行列 ### 获取m、n行中的x,y列 ``` data_frame.iloc[[m,n],[x,y]] ``` ##### 参数 - m：m行 - n：n行 - x：x列 - y：y列 ##### 返回 DataFrame对象 ##### 例子 ``` data_frame.iloc[[0,4],[3,4]] ``` ### 获取从m到n行中的x,y列 ``` data_frame.iloc[m:n,[x,y]] ``` ##### 注意： 与python的切片相同，pandas包含m行，不包含n行 ##### 参数 - m：m行 - n：n行 - x：x列 - y：y列 ##### 返回 DataFrame对象 ##### 例子 ``` data_frame.iloc[0:4,[3,4]] ``` ### 获取所有行的x,y列 ``` data_frame.loc[:,[x,y] ] ``` 原文出处：/show_1EF6VX7ySX6C.html