[转载]pandas切片索引中loc、iloc、ix的区别

在用pandas进行DataFrame的处理时，经常需要对某行或某列进行索引，在不同的书中，会用到不同的索引方法。

其中，最常见的就是loc，iloc，ix三种方法。

①loc——通过行标签进行索引

②iloc——通过行号进行索引

③ix——结合前两种的混合索引

举例说明：

   
   
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'a':[0,1,2],'b':[3,4,5],'c':[6,7,8]},index=['X','Y','Z']
   
   

print(df)
   
   

   
   
a b c
X 0 3 6
Y 1 4 7
Z 2 5 8
   
   

①loc

索引行：

   
   
df.loc['X':'Y'] #正常输出 能取到Y行
a b c
X 0 3 6
Y 1 4 7
   
   

   
   
df.loc[0:1] #报错
TypeError: cannot do slice indexing on <class 'pandas.core.indexes.base.Index'> with these indexers [0] of <class 'int'>
   
   

索引列：

   
   
df.loc[:,'b':'c'] #正常输出，能取到c列
    b    c
X 3 6
Y 4 7
Z 5 8
   
   

   
   
df.loc[:,1:2] #报错
TypeError: cannot do slice indexing on <class 'pandas.core.indexes.base.Index'> with these indexers [1] of <class 'int'>
   
   

②iloc

索引行：

   
   
df.iloc[0:1] #正常输出，取不到第1行
    a    b    c
X 0 3 6
   
   

   
   
df.iloc['X':'Y'] #报错
TypeError: cannot do slice indexing on <class 'pandas.core.indexes.base.Index'> with these indexers [X] of <class 'str'>
   
   

索引列：

   
   
df.iloc[:,1:2] #正常输出，取不到第2列
    b
X 3
Y 4
Z 5
   
   

   
   
df.iloc[:,'b':'c'] #报错
TypeError: cannot do slice indexing on <class 'pandas.core.indexes.base.Index'> with these indexers [b] of <class 'str'>
   
   

③ix

索引行：

   
   
df.ix['X':'Z'] #正常输出，能取到Z行
    a    b    c
X 0 3 6
Y 1 4 7
Z 2 5 8
   
   

   
   
df.ix[0:2] #正常输出，取不到第2行
    a    b    c
X 0 3 6
Y 1 4 7
   
   

索引列：

   
   
df.ix[:,'a':'c'] #正常输出，能取到第c列
a b c
X 0 3 6
Y 1 4 7
Z 2 5 8
   
   

   
   
df.ix[:,0:2] #正常输出，取不到第2列
    a    b
X 0 3
Y 1 4
Z 2 5