对pandas中iloc,loc取数据差别及按条件取值的方法详解


						Dataframe使用loc取某几行几列的数据：





print(df.loc[0:4,['item_price_level','item_sales_level','item_collected_level','item_pv_level']])



结果如下，取了index为0到4的五行四列数据。





  item_price_level item_sales_level item_collected_level item_pv_level

0     3     3      4    14

1     3     3      4    14

2     3     3      4    14

3     3     3      4    14

4     3     3      4    14



而使用iloc，如下所示：





print(df.iloc[0:4,6:9])



结果如下，取得是index为0到3四行，以及第6到8列（从0列开始）3列数据。





  item_price_level item_sales_level item_collected_level

0     3     3      4

1     3     3      4

2     3     3      4

3     3     3      4



另外loc可以按条件取数据：





print(df.loc[df.item_price_level==0,:])

print(df.loc[df[item_price_level]==0,:])



上面两条语句效果是一样的，都是取item_price_level为0的所有数据。可以把冒号改成几列列名，只取满足条件的某几列数据：





print(df.loc[df['item_price_level']==0,['item_price_level','item_sales_level']])



结果前两行如下：





   item_price_level item_sales_level

129141     0    10

129142     0    10



条件为多个时 （同时满足两个条件如下）：





print(df.loc[(item_price_level==0) & (item_sales_level==3),:])

 



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