pandas -为什么iloc和loc的输出不同

pandas是一个开源的数据分析和数据处理库，常用于处理结构化数据。在pandas中，iloc和loc是两个常用的索引方法，用于访问和操作DataFrame中的数据。

iloc：iloc是基于整数位置进行索引的方法。它使用整数索引来选择DataFrame中的行和列。例如，df.iloc[0]表示选择第一行的数据，df.iloc[:, 0]表示选择第一列的数据。iloc的输出结果是根据整数位置进行选择的数据。
loc：loc是基于标签进行索引的方法。它使用标签索引来选择DataFrame中的行和列。例如，df.loc[0]表示选择标签为0的行的数据，df.loc[:, 'column_name']表示选择名为'column_name'的列的数据。loc的输出结果是根据标签进行选择的数据。

iloc和loc的输出不同的原因是它们使用不同的索引方式。iloc使用整数位置索引，而loc使用标签索引。因此，当DataFrame的索引是整数位置时，iloc和loc的输出结果是相同的；当DataFrame的索引是标签时，iloc和loc的输出结果可能不同。

举例来说，假设有一个DataFrame df，其中索引为整数位置[0, 1, 2, 3]，标签为['A', 'B', 'C', 'D']，列名为['col1', 'col2']。使用df.iloc[0]会选择第一行的数据，输出结果是根据整数位置索引的数据。而使用df.loc[0]会选择标签为0的行的数据，输出结果是根据标签索引的数据。因此，iloc和loc的输出结果不同。

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