loc、iloc、ix 区别

loc——经过行标签索引行数据 
iloc——经过行号索引行数据 
ix——经过行标签或者行号索引行数据（基于loc和iloc 的混合） 
同理，索引列数据也是如此！

举例说明： 
一、分别使用loc、iloc、ix 索引第一行的数据: 
（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)#生成一个数据框 #print df.loc['a'] ''' c 1 d 2 e 3 ''' print df.loc[0] #这个就会出现错误 ''' TypeError: cannot do label indexing on <class 'pandas.indexes.base.Index'> with these indexers [1] of <type 'int'> '''

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(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)#生成一个数据框 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'> '''

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(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)#生成一个数据框 print df.ix[0] ''' c 1 d 2 e 3 ''' print df.ix['a'] ''' c 1 d 2 e 3 '''

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二、分别使用loc、iloc、ix 索引第一列的数据:

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)#生成一个数据框 print df.loc[:,['c']] print df.iloc[:,[0]] print df.ix[:,['c']] print df.ix[:,[0]] #结果都为 ''' c a 1 b 4 '''

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三、分别使用loc、iloc、ix 索引多行的数据:

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)#生成一个数据框 print df.loc['a':'b'] print df.iloc[0:1] print df.ix['a':'b'] print df.ix[0:1] #结果都为 ''' c d e a 1 2 3 b 4 5 6 '''

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四、分别使用loc、iloc、ix 索引多列的数据:

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)#生成一个数据框 print df.loc[:,'c':'d'] print df.iloc[:,0:2] print df.ix[:,'c':'d'] print df.ix[:,0:2] #结果都为 ''' c d a 1 2 b 4 5 '''转自 https://blog.csdn.net/hecongqing/article/details/61927615