定位行：.iloc[] 与 .loc[]

使用 pandas 编写高效代码

Leonidas Souliotis

PhD Candidate

扑克牌数据集

	S1	R1	S2	R2	S3	R3	S4	R4	S5	R5
1	♦	10	♣	Jack	♣	King	♠	4	♥	Ace
2	♦	Jack	♦	King	♦	10	♦	Queen	♦	Ace
3	♣	Queen	♣	Jack	♣	King	♣	10	♣	Ace

	S1	R1	S2	R2	S3	R3	S4	R4	S5	R5
1	2	10	3	11	3	13	4	4	1	1
2	2	11	2	13	2	10	2	12	2	1
3	3	12	3	11	3	13	3	10	3	1

Sn：第 n 张牌的花色

1（红桃）、2（方块）、3（梅花）、4（黑桃）

Rn：第 n 张牌的点数

1（A）、2-10、11（J）、12（Q）、13（K）

定位目标行

.loc[] — 按索引标签定位

# 指定要选择的行范围
rows = range(0, 500)
# 计时使用 .loc[] 选取行
loc_start_time = time.time()
data.loc[rows]    
loc_end_time = time.time()

print("Time using .loc[] : {} sec".format(
            loc_end_time - loc_start_time))

Time using .loc[]: 0.001951932 seconds

.iloc[] — 按位置索引定位

# 指定要选择的行范围
rows = range(0, 500)
# 计时使用 .iloc[] 选取行
iloc_start_time = time.time()
data.iloc[rows]    
iloc_end_time = time.time()

print("Time using .iloc[]: {} sec".format(
            iloc_end_time - iloc_start_time)

Time using .iloc[] : 0.0007140636 sec

Difference in speed: 173.355592654%

定位目标列

.iloc[] — 按位置索引定位

iloc_start_time = time.time()
data.iloc[:,:3]
iloc_end_time = time.time()
print("Time using .iloc[]: {} sec".format(
            iloc_end_time - iloc_start_time))

Time using .iloc[]: 0.00125193595886 sec

按列名定位

names_start_time = time.time()
data[['S1', 'R1', 'S2']]
names_end_time = time.time()
print("Time using selection by name: {} sec".format(
            names_end_time - names_start_time))

Time using selection by name: 0.000964879989624 sec

Difference in speed: 29.7504324188%

开始练习！

使用 pandas 编写高效代码