对pandas中iloc,loc取数据差别及按条件取值的方法详解
作者：tomato_guo 发布时间：2021-06-15 01:58:05
标签：pandas,iloc,loc
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),:])
来源：https://blog.csdn.net/qq_28811329/article/details/79961800
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