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iloc與數(shù)據(jù)框切片操作的最佳實(shí)踐

發(fā)布時(shí)間：2024-09-01 14:45:41 來源：億速云 閱讀：84 作者：小樊 欄目：編程語言

在Pandas中，iloc是基于整數(shù)位置的索引器，用于通過整數(shù)索引對(duì)DataFrame進(jìn)行切片

  1. 使用iloc時(shí)，確保你了解數(shù)據(jù)的形狀。在切片之前，可以使用shape屬性查看數(shù)據(jù)的行數(shù)和列數(shù)。
import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)
print("Data shape:", df.shape)
  1. 使用:表示選擇所有行或列。例如，要選擇第0列到第1列（不包括第2列），可以使用iloc[:, 0:2]。
selected_columns = df.iloc[:, 0:2]
  1. 使用整數(shù)列表選擇特定的行或列。例如，要選擇第0行和第2行，可以使用iloc[[0, 2], :]。
selected_rows = df.iloc[[0, 2], :]
  1. 結(jié)合使用iloc和條件語句進(jìn)行過濾。例如，要選擇列’A’中值大于1的行，可以使用iloc結(jié)合布爾索引。
filtered_data = df.iloc[df['A'] > 1, :]
  1. 避免使用鏈?zhǔn)劫x值。這可能會(huì)導(dǎo)致不可預(yù)測(cè)的結(jié)果，因?yàn)殒準(zhǔn)劫x值可能會(huì)修改原始數(shù)據(jù)。例如，避免這樣的操作：df.iloc[0, 1]['A'] = 99。應(yīng)該分兩步進(jìn)行：首先，獲取需要修改的單元格；然后，對(duì)其進(jìn)行賦值。
cell_value = df.iloc[0, 1]
df.at[cell_value, 'A'] = 99
  1. 當(dāng)使用iloc進(jìn)行賦值時(shí)，確保賦值的數(shù)據(jù)形狀與所選區(qū)域相匹配。否則，可能會(huì)出現(xiàn)錯(cuò)誤或意外結(jié)果。

遵循這些最佳實(shí)踐，可以確保在使用iloc進(jìn)行數(shù)據(jù)框切片操作時(shí)獲得正確且可預(yù)測(cè)的結(jié)果。

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