Python 熊猫数据框中.loc的用途是什么

我基本上是从R迁移到Python。我想根据一列对我的数据帧进行子集划分。在检查堆栈溢出时，我找到了一个解决方案

但请考虑下面的代码：

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'A': 'foo bar foo bar foo bar foo foo'.split(),
                   'B': 'one one two three two two one three'.split(),
                   'C': np.arange(8), 'D': np.arange(8) * 2})

df1 = df[df['A'] == "foo"]
df1
df2 = df.loc[df['A'] == "foo"]
df2

df1和df2都是相同的

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所以我的问题是：

loc

函数的要求是什么。请记住，我来自R背景，在R中，我们不必使用

loc

type函数对数据帧进行子集设置。

我自己也在学习熊猫，所以请原谅我的回答不是很深入。loc is有一个“location”函数，允许您在R中记录数据帧DF[1,3]中的一个位置，或者允许您输入两个网格坐标，否则您只能有一个参数

现在我可能错了，因为我已经有一段时间没有看过熊猫了，正如我提到的，我也只是在学习

它在网站上作为索引功能列出

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我自己也在学习熊猫，所以请原谅我的回答不够深入。loc is有一个“location”函数，允许您在R中记录数据帧DF[1,3]中的一个位置，或者允许您输入两个网格坐标，否则您只能有一个参数

现在我可能错了，因为我已经有一段时间没有看过熊猫了，正如我提到的，我也只是在学习

它在网站上作为索引功能列出

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loc方法允许直接访问数据帧，允许分配到数据帧的特定位置。这与产生数据帧请求部分副本的ix方法或括号表示法相反。结果是您无法通过这些方法对数据帧进行赋值。iloc方法与loc方法具有相同的特征

loc方法允许直接访问数据帧，允许分配到数据帧的特定位置。这与产生数据帧请求部分副本的ix方法或括号表示法相反。结果是您无法通过这些方法对数据帧进行赋值。iloc方法与loc方法具有相同的特征

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