极客教程Pandas中使用loc和iloc
在本文中，我们将介绍如何在Pandas中同时使用loc和iloc以定位数据。
Pandas是一个流行的Python数据分析库。它提供了各种功能和工具来处理和分析数据。其中，loc和iloc是两个主要的定位数据的方法。loc是基于标签进行定位的方法，iloc是基于位置进行定位的方法。通常，我们可以使用其中一个来定位数据。但是，在某些情况下，我们需要同时使用它们。
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使用loc和iloc定位数据
我们可以使用以下代码来访问Pandas DataFrame的行和列，以获得一个DF的子集：
输出结果如下：
我们可以使用loc和iloc方法，来选择一些特定的行和列。例如，以下代码将选择第二行和第三列：
输出结果为：
我们也可以使用以下代码选择第三行的所有列：
输出结果为：
同时使用loc和iloc
现在，假设我们想要选择中国和美国的所有列。我们可以使用loc方法，但这很麻烦，因为要使用国家名称而不是它们的位置。另一方面，如果我们只使用iloc，我们可以使用以下代码来选择中国和美国的所有列：
这将返回以下结果：
这是我们想要的结果。但是，如果我们要在结果中添加列，如国家的人口密度，该怎么办？我们可以如下所示创建一个新的DF：
如果我们想要将密度列添加到结果中，我们需要使用loc方法来找到我们想要的行和列，然后通过以下方式将两个DF合并：
输出结果为：
现在，我们获得了一个包含中国和美国的人口、GDP和人口密度的DF。
总结
在本文中，我们介绍了如何使用loc和iloc方法同时定位Pandas数据。我们了解了如何基于位置和标签选择特定的行和列，并通过示例详细解释了如何在结果中添加新的列。Pandas提供了丰富的功能，可以方便地处理和分析数据。熟练掌握它对于数据分析师来说非常重要。