iloc与loc区别🔍_简述loc和iloc的主要差异和各种适用的场 📊

在数据分析中，pandas库是不可或缺的工具之一，它提供了强大的数据处理功能。当我们想要从DataFrame或Series中选择数据时，通常会用到`iloc`和`loc`方法。尽管它们都能实现数据的选择，但两者之间存在一些关键的区别，这将帮助我们更好地理解何时应该使用哪种方法。

首先，`loc`是基于标签的索引，这意味着它可以让我们通过行或列的标签来选取数据。例如，如果你有一个名为“姓名”的列，你可以直接通过这个名称来获取该列的数据。相反，`iloc`则是基于位置的索引，它允许我们通过行或列的位置（即整数索引）来访问数据。例如，如果你想获取第二行的所有数据，可以使用`iloc[1]`。

其次，`loc`支持更灵活的索引方式，如切片操作和布尔索引，而`iloc`主要用于基本的整数索引操作。这意味着当你需要进行复杂的条件筛选时，`loc`通常是更好的选择。

最后，总结一下，当你的数据集有明确的行和列标签，并且你希望使用这些标签进行数据选择时，`loc`是一个很好的选择。而当你更倾向于基于数据的位置进行选择，或者你需要执行简单的整数索引操作时，`iloc`将是你的首选。