iloc如何助力數(shù)據(jù)集的快速篩選

iloc是Pandas庫中用于基于位置索引數(shù)據(jù)的一個強(qiáng)大工具，它允許用戶通過行號和列號來快速、直接地訪問DataFrame中的數(shù)據(jù)。以下是iloc在數(shù)據(jù)集快速篩選中的應(yīng)用：

基本概念

• iloc是基于位置索引的，它使用整數(shù)索引來選擇數(shù)據(jù)，這意味著你可以通過行號和列號來訪問DataFrame中的任何元素。
• 與iloc不同，loc是基于標(biāo)簽索引的，它使用行和列的名稱來選擇數(shù)據(jù)。

示例

假設(shè)我們有一個DataFrame df，我們想要選擇特定的行和列。

import pandas as pd

# 創(chuàng)建一個示例DataFrame
data = {'Name': ['Tom', 'Jerry', 'Mike', 'Tom', 'Jerry'],
        'Age': [20, 21, 19, 18, 22],
        'City': ['New York', 'London', 'Paris', 'New York', 'London']}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用iloc選擇特定的行和列
# 選擇前3行數(shù)據(jù)
selected_rows = df.iloc[:3]
print(selected_rows)

# 選擇第2列數(shù)據(jù)
selected_column = df.iloc[:, 1]
print(selected_column)

# 選擇第2行和第3列的數(shù)據(jù)
selected_cell = df.iloc[1, 2]
print(selected_cell)

切片操作

iloc支持切片操作，允許你選擇一系列行和列。

# 選擇第1行到第3行，第0列到第2列的數(shù)據(jù)
selected_slice = df.iloc[0:3, 0:2]
print(selected_slice)

效率優(yōu)勢

• iloc的效率通常高于loc，特別是在處理大型數(shù)據(jù)集時，因為iloc直接使用整數(shù)索引，而loc需要搜索標(biāo)簽。
• iloc支持切片操作，這使得選擇數(shù)據(jù)子集變得更加靈活和快速。

通過上述方法，iloc可以大大加速數(shù)據(jù)集的篩選過程，特別是在處理大量數(shù)據(jù)時，其高效性尤為顯著。