pandas DataFrame选择数据 - loc与iloc详解

# 选择单行
df.loc['行标签']

# 选择单行单列（单个值）
df.loc['行标签', '列名']

# 选择多行
df.loc[['行标签1', '行标签2']]

# 选择多行多列
df.loc[['行标签1', '行标签2'], ['列名1', '列名2']]

# 切片（包含两端）
df.loc['起始行':'结束行', '起始列':'结束列']

# 条件选择
df.loc[df['列名'] > 值]

# 选择单行（第0行）
df.iloc[0]

# 选择单个值（第0行第1列）
df.iloc[0, 1]

# 选择多行（第0和第2行）
df.iloc[[0, 2]]

# 切片（不包含末尾，同Python原生）
df.iloc[0:3]      # 第0,1,2行
df.iloc[0:3, 1:3] # 第0-2行，第1-2列

# 使用负数索引
df.iloc[-1]       # 最后一行
df.iloc[:, -1]    # 最后一列

import pandas as pd

# 创建示例DataFrame
df = pd.DataFrame({
    '姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六', '钱七'],
    '年龄': [25, 30, 28, 35, 22],
    '城市': ['北京', '上海', '广州', '深圳', '杭州'],
    '薪资': [15000, 20000, 18000, 25000, 12000],
    '部门': ['技术', '市场', '技术', '人事', '财务']
}, index=['emp001', 'emp002', 'emp003', 'emp004', 'emp005'])

print(df)
#          姓名  年龄  城市     薪资  部门
# emp001  张三  25  北京  15000  技术
# emp002  李四  30  上海  20000  市场
# emp003  王五  28  广州  18000  技术
# emp004  赵六  35  深圳  25000  人事
# emp005  钱七  22  杭州  12000  财务

# 选择单行
print("=== 选择emp001 ===")
print(df.loc['emp001'])

# 选择单行单列
print("\n=== emp002的姓名 ===")
print(df.loc['emp002', '姓名'])  # 输出: 李四

# 选择多行
print("\n=== 选择emp001和emp003 ===")
print(df.loc[['emp001', 'emp003']])

# 选择多行多列
print("\n=== 选择emp001-emp003的姓名和薪资 ===")
print(df.loc['emp001':'emp003', ['姓名', '薪资']])

# 切片（包含两端！）
print("\n=== emp002到emp004的所有列 ===")
print(df.loc['emp002':'emp004'])  # 包含emp004

# 选择某列
print("\n=== 所有人的姓名 ===")
print(df.loc[:, '姓名'])

=== 选择emp001 ===
姓名     张三
年龄     25
城市     北京
薪资    15000
部门     技术
Name: emp001, dtype: object

=== emp002的姓名 ===
李四

=== 选择emp001和emp003 ===
          姓名  年龄  城市     薪资  部门
emp001  张三  25  北京  15000  技术
emp003  王五  28  广州  18000  技术

=== 选择emp001-emp003的姓名和薪资 ===
          姓名     薪资
emp001  张三  15000
emp002  李四  20000
emp003  王五  18000

=== emp002到emp004的所有列 ===
          姓名  年龄  城市     薪资  部门
emp002  李四  30  上海  20000  市场
emp003  王五  28  广州  18000  技术
emp004  赵六  35  深圳  25000  人事

=== 所有人的姓名 ===
emp001    张三
emp002    李四
emp003    王五
emp004    赵六
emp005    钱七
Name: 姓名, dtype: object

# 选择第0行
print("=== 第1行 ===")
print(df.iloc[0])

# 选择单个值（第0行第1列）
print("\n=== 第1行第2列的值 ===")
print(df.iloc[0, 1])  # 输出: 25

# 切片（不包含末尾）
print("\n=== 前3行 ===")
print(df.iloc[0:3])  # 第0,1,2行，不包含3

# 选择多行多列
print("\n=== 第0,2,4行的第1,3列 ===")
print(df.iloc[[0, 2, 4], [1, 3]])

# 负数索引
print("\n=== 最后一行 ===")
print(df.iloc[-1])

print("\n=== 最后一列 ===")
print(df.iloc[:, -1])

# 范围切片
print("\n=== 前3行的前3列 ===")
print(df.iloc[0:3, 0:3])

# 修改单个值
df.loc['emp001', '薪资'] = 16000

# 修改整行
df.loc['emp005'] = ['孙八', 26, '南京', 14000, '技术']

# 修改整列
df.loc[:, '薪资'] = df.loc[:, '薪资'] * 1.1  # 涨薪10%

# 条件修改
df.loc[df['部门'] == '技术', '薪资'] = df.loc[df['部门'] == '技术', '薪资'] + 2000

print(df)