1樓：泰初君
Is .ix() always better than .loc() and .
iloc() since it is faster and supports integer and label access?
2樓：SunnyCareer
loc可以使用文字標籤，如loc["name"]；iloc使用序號，如iloc[1]。對於預設序號做行索引的情況，兩者是通用的。
3樓：那小誰
它們都是對dataframe實現選取行列操作的loc是基於column name選取特定行iloc是基於行、列的位置選取特定行
df.loc[行index,[column name]]df.iloc[行index,列index]at是基於指定行的index及column name快速定位出某個元素（return 乙個元素）
df.at[行index,column name]ix是loc和iloc的混合體
4樓：深藍加菲
ix / loc 可以通過行號和行標籤進行索引，比如 df.loc['a'] , df.loc[1], df.ix['a'] , df.ix[1]
而iloc只能通過行號索引 , df.iloc[0] 是對的, 而df.iloc['a'] 是錯誤的
loc 和 ix 大部分時候行為都差不多, 但是當假如某個行的索引標籤就是乙個 INT 比如 1 的時候, loc 優先將 df.loc[1] 理解為行標籤為 1 的索引, 而 df.ix[1] 優先將其理解為行號為 1 的索引(就是第二行)
為了避免不小心犯錯誤, 建議:
1.當用行號索引的時候, 盡量用 iloc 來進行索引;
2. 而用標籤索引的時候用 loc ,
3. ix 就別用了
5樓：正經的啟哥哥
ix可以通過行號和行標籤進行索引，而iloc只能通過行號索引，即ix可以看做是loc和iloc的綜合。
print df.iloc['a']
'''''''
TypeError: cannot do label indexing on with these indexers [a] of
'''df.iloc[0:]
'''''''
a b c
d 1 2 3
e 4 5 6
ix——結合前兩種的混合索引通過行號索引
df.ix[1]
'''''''
a 4
b 5
c 6
'''通過行標籤索引
df.ix['e']
'''''''
a 4
b 5
c 6'''
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