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在Pandas庫中，iloc是基于位置（整數(shù)索引）的行和列索引方式
索引從0開始：與Python的其他序列類型（如列表、元組等）一樣，Pandas的iloc索引也是從0開始的。因此，第一行或列的索引為0，第二行或列的索引為1，依此類推。
包含開始索引：iloc支持切片操作，當(dāng)使用切片時，開始索引是包含在內(nèi)的。例如，df.iloc[2:5]將選擇索引為2、3和4的行。
不包含結(jié)束索引：與切片操作相反，iloc不包含結(jié)束索引。例如，df.iloc[2:5]將選擇索引為2、3和4的行，而不是5。
負數(shù)索引：iloc還支持負數(shù)索引，其中-1表示最后一個元素，-2表示倒數(shù)第二個元素，依此類推。例如，df.iloc[-1]將選擇最后一行。
邊界檢查：當(dāng)使用iloc進行索引時，Pandas會自動執(zhí)行邊界檢查。如果提供的索引超出了數(shù)據(jù)框的范圍，Pandas將引發(fā)IndexError。為了避免這種情況，可以在索引之前檢查索引值是否在有效范圍內(nèi)。
多維索引：iloc還支持多維索引，允許同時選擇行和列。例如，df.iloc[1:4, 2:5]將選擇行索引為1、2、3的行和列索引為2、3、4的列。
總之，在使用Pandas的iloc進行索引時，需要注意索引從0開始、切片操作包含開始索引但不包含結(jié)束索引、支持負數(shù)索引以及邊界檢查等規(guī)則。這些規(guī)則有助于確保正確地訪問和操作數(shù)據(jù)框的行和列。
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