[轉] dataFrame 中索引行、列資料的差別（python pandas （ix & iloc &loc） 的差別）

因為這個問題困擾過我，是以在此作為自己學習筆記，标記一下

原文位址：https://www.cnblogs.com/jeasonit/p/9994864.html

loc——通過行标簽索引行資料 

iloc——通過行号索引行資料 

ix——通過行标簽或者行号索引行資料（基于loc和iloc 的混合） 

同理，索引列資料也是如此！

舉例說明： 

1、分别使用loc、iloc、ix 索引第一行的資料: 

（1）loc

import pandas as pd

data=[[1,2,3],[4,5,6]]

index=['a','b']#行号

columns=['c','d','e']#列号

df=pd.DataFrame(data,index=index,columns=columns)#生成一個資料框

#print df.loc['a']

'''

c 1

d 2

e 3

'''

print df.loc[0]

#這個就會出現錯誤

'''

TypeError: cannot do label indexing on <class 'pandas.indexes.base.Index'> 

with these indexers [1] of <type 'int'>

(2)iloc

import pandas as pd

data=[[1,2,3],[4,5,6]]

index=['a','b']#行号

columns=['c','d','e']#列号

df=pd.DataFrame(data,index=index,columns=columns)#生成一個資料框

print df.iloc[0]

'''

c 1

d 2

e 3

'''

print df.iloc['a']

'''

TypeError: cannot do positional indexing on <class 'pandas.indexes.base.Index'> 

with these indexers [a] of <type 'str'>

(3)ix

import pandas as pd

data=[[1,2,3],[4,5,6]]

index=['a','b']#行号

columns=['c','d','e']#列号

df=pd.DataFrame(data,index=index,columns=columns)#生成一個資料框

print df.ix[0]

'''

c 1

d 2

e 3

'''

print df.ix['a']

'''

c 1

d 2

e 3

'''

2、分别使用loc、iloc、ix 索引第一列的資料:

import pandas as pd

data=[[1,2,3],[4,5,6]]

index=['a','b']#行号

columns=['c','d','e']#列号

df=pd.DataFrame(data,index=index,columns=columns)#生成一個資料框

print df.loc[:,['c']]

print df.iloc[:,[0]]

print df.ix[:,['c']]

print df.ix[:,[0]]

#結果都為

'''

c

a 1

b 4

3、分别使用loc、iloc、ix 索引多行的資料:

import pandas as pd

data=[[1,2,3],[4,5,6]]

index=['a','b']#行号

columns=['c','d','e']#列号

df=pd.DataFrame(data,index=index,columns=columns)#生成一個資料框

print df.loc['a':'b']

print df.iloc[0:1]

print df.ix['a':'b']

print df.ix[0:1]

#結果都為

'''

c d e

a 1 2 3

b 4 5 6

4、分别使用loc、iloc、ix 索引多列的資料:

import pandas as pd

data=[[1,2,3],[4,5,6]]

index=['a','b']#行号

columns=['c','d','e']#列号

df=pd.DataFrame(data,index=index,columns=columns)#生成一個資料框

print df.loc[:,'c':'d']

print df.iloc[:,0:2]

print df.ix[:,'c':'d']

print df.ix[:,0:2]

#結果都為

'''

c d

a 1 2

b 4 5

'''

———————————————————  分割線  ———————————————————————

最後，以下是個人的總結，在python 3.7版本中，使用 ix 則給出了如下的警告：

DeprecationWarning: 

.ix is deprecated. Please use

.loc for label based indexing or

.iloc for positional indexing

是以，還是嚴格地使用.loc 和 .iloc 吧！