Pandas 如何将切片索引器应用于DataFrame.loc属性

loc是pandas DataFrame构造函数中的一个属性，用于根据行/列标签索引访问DataFrame的元素。

.loc属性使用DataFrame的行和列的标签来访问元素组。

“.loc”属性允许输入整数值、整数值列表、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，我们将切片索引器应用于loc属性，以访问从1-3行的值。这里，起始和结束值都包括在内。

# importing pandas package
import pandas as pd

# create a Pandas DataFrame
df = pd.DataFrame({'Country':['Brazil','Canada','New Zealand','Iceland', 'India', 'Sri Lanka', 'United States'],
'Capital': [ 'Belmopan','Ottawa','Wellington','Reykjavik', 'New Delhi','Colombo', 'Washington D.C']})

print("DataFrame:")
print(df)

# Access the elements using slicing indexer
result = df.loc[1:3]
print("Output:")
print(result)

输出

输出如下：

DataFrame:
        Country         Capital
0        Brazil        Belmopan
1        Canada          Ottawa
2   New Zealand      Wellington
3       Iceland       Reykjavik
4         India       New Delhi
5     Sri Lanka         Colombo
6 United States  Washington D.C

Output:
      Country    Capital
1      Canada     Ottawa
2 New Zealand Wellington
3     Iceland  Reykjavik

loc属性成功访问了3行（1-3）的元素。

示例2

现在，我们可以使用切片索引器选择多个行标签和单个列标签。

# importing pandas package
import pandas as pd

# create a Pandas DataFrame
df = pd.DataFrame([['a','b'],['c','d'],['e','f'],['g','h']],
columns=['col1','col2'],
index = ['r1','r2','r3','r4'])

print("DataFrame:")
print(df)

# Access the elements using slicing indexer
result = df.loc['r1':'r3','col1']
print("Output:")
print(result)

输出

以下是输出结果 –

DataFrame:
   col1 col2
r1    a    b
r2    c    d
r3    e    f
r4    g    h

Output:
r1    a
r2    c
r3    e
Name: col1, dtype: object

我们可以注意到，在选择行标签时，切片的起始和结束都被包括在内。