Pandas中的進階索引loc、iloc、ix精簡概括

1. loc（索引名 -取值）

• 先行後列
• loc是

  基于自定義的索引名

  來切片
• loc切片包含

  起始

  和

  結尾

• 可以通過

  行索引編号 + 自定義的列索引名

  組合來切片
• DataFrame 不能直接切片，可以通過loc來做切片

dataframe.loc['b':'d']
dataframe.loc[0:2, 'a']        # 第一個參數是行，第二個參數是列,傳回Series
dataframe.loc[0:2, 'a':'c']    # 傳回DataFrame 
           

2. iloc（下标 -取值）

• 先行後列
• iloc作用和loc一樣，不過是

  基于索引編号

  來切片
• iloc切片包含起始，不包含結尾
• 隻能通過

  索引編号

  來切片，不能用

  自定義的索引名

  來切片

dataframe.iloc[1:3, 1]           # 第一個參數行，第二個參數是列,傳回Series
dataframe.iloc[1:3, 1:3]
           

3. ix（索引名與下标 -混合取值）

• 先行後列
• ix是以上二者的綜合，既可以使用索引編号，又可以使用自定義索引，要視情況不同來使用，如果索引既有數字又有英文，那麼這種方式是不建議使用的，容易導緻定位的混亂。
• Pandas0.20.0版本以後，不建議使用.ix索引器，而使用更嚴格的.iloc和.loc索引器。

dataframe.ix[0:2, 0]           # ******
dataframe.ix[0:2, 'a']
dataframe.ix[0:2, 0:3]
dataframe.ix[0:2, 'a':'b']