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iloc索引在Pandas DataFrame中的實際應(yīng)用

發(fā)布時間：2024-09-01 17:09:43 來源：億速云 閱讀：86 作者：小樊 欄目：編程語言

iloc 是 Pandas DataFrame 中的一個重要屬性，它允許我們基于整數(shù)索引來選擇數(shù)據(jù)

  1. 選擇行：
import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用 iloc 選擇第二行（索引為 1 的行）
row = df.iloc[1]
print(row)
  1. 選擇列：
import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用 iloc 選擇 'B' 列
column = df['B']
print(column)
  1. 選擇特定的單元格：
import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用 iloc 選擇第二行（索引為 1 的行）第一列（索引為 0 的列）的單元格
cell = df.iloc[1, 0]
print(cell)
  1. 切片操作：
import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用 iloc 選擇第一行到第三行（不包括第四行）
rows = df.iloc[0:3]
print(rows)
  1. 布爾索引：
import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用 iloc 和布爾條件篩選數(shù)據(jù)
filtered_data = df.iloc[df['A'] > 1]
print(filtered_data)

通過這些示例，您可以了解如何在 Pandas DataFrame 中使用 iloc 進(jìn)行數(shù)據(jù)選擇和操作。請注意，iloc 只能處理整數(shù)索引，而不能處理標(biāo)簽索引。如果您需要使用標(biāo)簽索引，可以使用 loc 屬性。

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