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实际操作中我们经常需要寻找数据的某行或者某列，这里介绍我在使用Pandas时用到的两种方法：iloc和loc。
目录
loc：通过行、列的名称或标签来索引
iloc：通过行、列的索引位置来寻找数据
首先，我们先创建一个Dataframe，生成数据，用于下面的演示
import pandas as pd
import numpy as np
# 生成DataFrame
data = pd.DataFrame(np.arange(30).reshape((6,5)),
columns=['A','B','C','D','E'])
# 写入本地
data.to_excel("D:\\实验数据\\data.xls", sheet_name="data")
print(data)
1.loc方法
loc方法是通过行、列的名称或者标签来寻找我们需要的值。
（1）读取第二行的值
# 索引第二行的值，行标签是“1”
data1 = data.loc[1]
结果：
备注： #下面两种语法效果相同 data.loc[1] == data.loc[1,:]
（2）读取第二列的值
# 读取第二列全部值
data2 = data.loc[ : ,"B"]结果：
（3）同时读取某行某列
# 读取第1行，第B列对应的值
data3 = data.loc[ 1, "B"]结果：
（4）读取DataFrame的某个区域
# 读取第1行到第3行，第B列到第D列这个区域内的值
data4 = data.loc[ 1:3, "B":"D"]结果：
（5）根据条件读取
# 读取第B列中大于6的值
data5 = data.loc[ data.B > 6] #等价于 data5 = data[data.B > 6]结果：
（6）也可以进行切片操作
# 进行切片操作，选择B，C，D，E四列区域内，B列大于6的值
data1 = data.loc[ data.B >6, ["B","C","D","E"]]结果：
2.iloc方法
iloc方法是通过索引行、列的索引位置[index, columns]来寻找值
（1）读取第二行的值
# 读取第二行的值，与loc方法一样
data1 = data.iloc[1]
# data1 = data.iloc[1, :]，效果与上面相同结果：
（2）读取第二列的值
# 读取第二列的值
data1 = data.iloc[:, 1]
结果：
（3）同时读取某行某列
# 读取第二行,第二列的值
data1 = data.iloc[1, 1]结果：
（4）进行切片操作
# 按index和columns进行切片操作
# 读取第2、3行，第3、4列
data1 = data.iloc[1:3, 2:4]结果：
注意：
这里的区间是左闭右开，data.iloc[1:3, 2:4]中的第4行、第5列取不到
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