DataFrame.loc[] 用于通过DataFrame中的标签或布尔数组检索行和列组。它仅使用索引标签，并且如果它存在于调用方DataFrame中，则返回行，列或DataFrame。
DataFrame.loc[] 是基于标签的，但可以与布尔数组一起使用。
.loc[] 的允许输入为:
- 单个标签，例如 7 或 a 。在这里， 7 被解释为索引的标签。
- 标签列表或数组，例如[x，y，z]。
- 带有标签的切片对象，例如x:f。
- 相同长度的布尔数组。例如[True，True，False]。
- 具有一个参数的 callable 函数。
语法
pandas.DataFrame.loc[]
返回值
它返回Scalar，Series或DataFrame。
例子
#以pd格式导入Pandas
import pandas as pd # 创建数据框 info = pd.DataFrame({Age:[32, 41, 44, 38, 33], Name:[Phill, William, Terry, Learnfk, Parker]}) #创建索引 index_ = [Row_1, Row_2, Row_3, Row_4, Row_5]# 设置索引 info.index = index_
# 返回值 final = info.loc[Row_2, Name]
# 打印结果 print(final)
输出:
William
例子2:
# importing pandas as pd import pandas as pd # 创建数据框 info = pd.DataFrame({"P":[28, 17, 14, 42, NaN], "Q":[15, 23, NaN, 15, 12], "R":[11, 23, 16, 32, 42], "S":[41, NaN, 34, 25, 18]}) # 创建索引 index_ = [A, B, C, D, E] # 设置索引 info.index = index_ # 打印数据框 print(info)
输出:
P Q R S A 28.0 15.0 11 41.0 B 17.0 23.0 23 NaN C 14.0 NaN 16 34.0 D 42.0 15.0 32 25.0 E NaN 12.0 42 18.0
现在，无涯教程必须使用 DataFrame.loc 属性返回DataFrame中存在的值。
# 返回值 result = info.loc[:, [P, S]] # 打印结果 print(result)
输出:
P S A 28.0 41.0 B 17.0 NaN C14.0 34.0 D 42.0 25.0 ENaN 18.0
