本文将详细阐述python中loc和iloc的区别，并给出相应的代码示例。
一、loc和iloc简介
loc和iloc都是pandas中的索引器，用于在pandas数据框中选择数据。loc是基于label的，iloc是基于position的。
二、loc和iloc的区别
1. 数据的选择方式不同
loc是基于label的，所以可以使用类似于切片的形式进行选择，例如：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}, index=['a', 'b', 'c'])
print(df.loc['a':'b', 'A'])
而iloc是基于position的，只能使用整数进行选择，例如：
print(df.iloc[0:2, 0])
2. loc和iloc在语法上的差别
在语法上，loc需要用逗号隔开行和列的索引，而iloc用逗号隔开行和列的位置。具体如下：
# 以loc为例 df.loc[row_indexer,column_indexer] # 以iloc为例 df.iloc[row_indexer,column_indexer]
3. loc和iloc的使用场景不同
当df的索引是字符串时，通常使用loc更方便。这种情况下，使用iloc需要将字符串索引转换为整数索引，并且需要知道每个元素所在的位置。例如：
# 将索引设为字符串
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}, index=['a', 'b', 'c'])
# loc的使用方式
print(df.loc['a':'b', 'A'])
# iloc的使用方式
print(df.iloc[0:2, 0])
三、代码示例
以下是使用loc和iloc对pandas数据框进行选择的示例代码：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}, index=['a', 'b', 'c'])
# loc的用法
print(df.loc['a':'b', 'A'])
# iloc的用法
print(df.iloc[0:2, 0])
四、总结
本文重点阐述了python中loc和iloc的区别，并给出相应的代码示例。在使用时需要根据具体情况选择使用哪种索引器。