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在Pandas中，iloc是基于位置的索引方式，它允許我們通過行號和列號來選擇數據
import pandas as pd
import numpy as np
data = {'A': [1, 2, 3, 4], 'B': [5, 6, 7, 8], 'C': [9, 10, 11, 12]}
df = pd.DataFrame(data)
使用iloc進行數據清洗：
df_cleaned = df.drop(df.iloc[1]) # 刪除第二行
df_cleaned = df.drop(columns=df.columns[1]) # 刪除第二列（B列）
df.iloc[1, 1] = 99 # 將第二行第二列的值修改為99
df_filtered = df.iloc[1:3, 1:3] # 篩選第二行到第三行，第二列到第三列的數據
df.iloc[1:3, 1:3] = df.iloc[1:3, 1:3] * 2 # 將第二行到第三行，第二列到第三列的數據乘以2
通過這些示例，你可以看到如何在數據清洗流程中結合使用iloc和Pandas。在實際應用中，你可能需要根據數據集的特點和需求進行更復雜的數據處理。
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