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高效使用iloc進(jìn)行數(shù)據(jù)處理

發(fā)布時(shí)間：2024-09-01 12:27:41 來源：億速云 閱讀：87 作者：小樊 欄目：編程語言

iloc 是 pandas 庫(kù)中的一個(gè)功能，它允許我們基于整數(shù)索引來選擇、過濾和操作 DataFrame 或 Series 的數(shù)據(jù)

  1. 導(dǎo)入 pandas 庫(kù)：
import pandas as pd
  1. 創(chuàng)建一個(gè)示例 DataFrame：
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)
  1. 使用 iloc 獲取第 1 行（位置為 0 的行）的數(shù)據(jù)：
first_row = df.iloc[0]
  1. 使用 iloc 獲取前兩列（位置為 0 和 1 的列）的數(shù)據(jù)：
first_two_columns = df.iloc[:, :2]
  1. 使用 iloc 獲取第 1 到第 3 行（位置為 0 到 2 的行）的數(shù)據(jù)：
first_three_rows = df.iloc[0:3]
  1. 使用 iloc 獲取第 2 列（位置為 1 的列）的數(shù)據(jù)：
second_column = df.iloc[:, 1]
  1. 使用 iloc 修改第 1 行第 2 列（位置為 0,1）的值：
df.iloc[0, 1] = 99
  1. 使用 iloc 添加一行數(shù)據(jù)：
new_row = pd.Series([10, 11, 12], index=df.columns, name='D')
df = df.append(new_row)
  1. 使用 iloc 刪除一行數(shù)據(jù)：
df = df.drop(df.index[0])
  1. 使用 iloc 對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行條件篩選：
filtered_data = df[df.iloc[:, 1] > 5]

通過以上示例，您可以了解如何使用 iloc 進(jìn)行高效的數(shù)據(jù)處理。請(qǐng)注意，iloc 主要針對(duì)基于整數(shù)位置的索引，而不是基于標(biāo)簽的索引。如果您需要基于標(biāo)簽進(jìn)行索引，可以使用 loc 方法。

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