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法律研究如何使用 .loc 属性访问 Pandas DataFrame 元素？
“.loc” 是 pandas.DataFrame 的一个属性。它用于根据行/列标签索引从 DataFrame 中访问元素。它的工作原理类似于 pandas.DataFrame 的“at”属性，但区别在于，“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” 属性允许使用整数、整数列表、带整数的切片对象、布尔数组等作为输入。如果 DataFrame 中未找到指定的标签，它将引发 KeyError。
示例 1
在以下示例中，我们使用包含键值对的 Python 字典创建了一个 Pandas DataFrame“df”。此处，索引标签是通过使用 index 参数指定的。
# importing pandas package
import pandas as pd
# create a 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)
# get the elements by labels
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
我们已成功通过向 loc 属性指定行/列标签从 DataFrame“df”中访问单个元素。
示例 2
在这里，我们将通过向“loc”属性提供标签列表来访问 Pandas.DataFrame 中的一组元素。
# importing pandas package
import pandas as pd
# create a 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)
# set the elements by labels
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 属性成功地使用“loc”属性从 Pandas DataFrame 中访问了两行（row1 和 row2）的元素。结果，它返回一个新的 DataFrame，如上面的输出块中所示。
更新于: 2022-03-08
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