python - df.loc[anything].index 和 iloc 有什么不同？

Question

我很困惑，因为当我删除一行时，但我可以在删除它后继续使用 df.iloc[ ] 查询该行，但脚本显示信息是下一行。

我理解了 ilow = 行索引，但不理解，你能向我解释一下错误是什么吗？

例如:

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.random.randint(low=0, high=6, size=(10,4)),columns ={'a','b','c','d'})

df

a   b   c   d

1. 0 3 0 4
2. 0 0 1 1
3. 0 1 1 2
4. 1 1 5 5
5. 4 2 3 5
6. 4 2 0 2
7. 2 1 1 4
8. 4 3 2 4
9. 5 2 5 5

10. 2 5 0 0

    df.loc[df['c']==5].index

Int64Index([3, 8], dtype='int64')

df.iloc[3]

一个1乙1c 5d 5名称:3，数据类型:int64

df = df.drop(df.loc[df['c']==5].index, axis = 0)

df

a   b   c   d

1. 0 3 0 4
2. 0 0 1 1
3. 0 1 1 2
4. 4 2 3 5
5. 4 2 0 2
6. 2 1 1 4
7. 4 3 2 4

8. 2 5 0 0

   df.iloc[3]

一个4乙2丙3d 5名称:4，数据类型:int64

在这种情况下，我预计会出现异常!

Answer 1

df.loc 根据标签(索引、列名称)返回数据。 iloc 返回纯粹基于从 0 开始的位置(索引位置、列位置)的数据。

您的第一行代码是根据条件创建数据帧的切片。 df.index 返回切片的索引。

df.loc[df['c']==5].index
Int64Index([3, 8], dtype='int64')

第二行，由于您只传递了一个值，pandas 假定它是索引并返回指定索引处的所有元素。

df.iloc[3]

a    1
b    1
c    5
d    5

一旦删除索引号 3，df.iloc[3] 将再次返回第 4 行，因为第 4 个位置仍然存在。另一方面，使用 loc 将抛出 keyerror，因为数据帧中不再有索引号 3。

df.loc[3]
KeyError: 'the label [3] is not in the [index]'