如何使用 .loc 属性访问 pandas DataFrame 元素?
pandasserver side programmingprogramming更新于 2025/5/19 0:37:17
“.loc” 是 pandas.DataFrame 的一个属性。它用于根据行/列标签索引访问 DataFrame 中的元素。它的工作原理类似于 pandas.DataFrame “at” 属性，但不同之处在于，“at” 属性仅用于访问单个元素，而 “loc” 属性可以访问一组元素。
“.loc”属性允许输入整数值、整数值列表、带有整数的切片对象和布尔数组等。如果在 DataFrame 中找不到指定的标签，则会引发 KeyError。
示例 1
在下面的示例中，我们使用带有键和值对的 Python 字典创建了一个 pandas DataFrame "df"。这里使用索引参数指定索引标签。
# 导入 pandas 包
import pandas as pd
# 创建 Pandas DataFrame
df = pd.DataFrame({'B':['black','Blue'], 'W':['white','wine'],'R':['red', 'rose dust'],'G':['green','gray']},
index=['row1','row2'])
print("DataFrame:")
print(df)
# 通过标签获取元素
result = df.loc['row2', 'W']
print("Output:")
print(result)
输出
输出如下所示 −
DataFrame: B W R G row1 black white red green row2 Blue wine rose dust gray Output: wine
我们已通过为 loc 属性指定行/列标签成功访问 DataFrame ”df” 中的单个元素。
示例 2
在这里，我们将通过向 “loc” 提供标签列表来访问 pandas.DataFrame 中的元素组属性。
# 导入 pandas 包
import pandas as pd
# 创建 Pandas DataFrame
df = pd.DataFrame({'B':['black','Blue'], 'W':['white','wine'],'R':['red', 'rose dust'],'G':['green','gray']},
index=['row1','row2'])
print("DataFrame:")
print(df)
# 通过标签设置元素
result = df.loc[['row1','row2']]
print("Output:")
print(result)
输出
输出如下所示 −
DataFrame: B W R G row1 black white red green row2 Blue wine rose dust gray Output: B W R G row1 black white red green row2 Blue wine rose dust gray
loc 属性使用“loc”属性成功访问了 pandas DataFrame 中的两行(row1 和 row2)元素。结果，它返回了一个新的 DataFrame，该 DataFrame 显示在上面的输出块中。
