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iloc函數(shù)與Pandas數(shù)據(jù)處理全解析

發(fā)布時(shí)間：2024-09-01 11:27:41 來(lái)源：億速云 閱讀：85 作者：小樊 欄目：編程語(yǔ)言

iloc 是 pandas 庫(kù)中的一個(gè)重要功能，它提供了基于整數(shù)索引的數(shù)據(jù)選擇方式

以下是 iloc 的一些常見(jiàn)用法：

  1. 選擇單行：
import pandas as pd

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

# 選擇第一行
first_row = df.iloc[0]
print(first_row)
  1. 選擇多行：
# 選擇前兩行
first_two_rows = df.iloc[:2]
print(first_two_rows)
  1. 選擇單列：
# 選擇列 A
column_a = df.iloc[:, 0]
print(column_a)
  1. 選擇多列：
# 選擇列 A 和 B
columns_a_and_b = df.iloc[:, :2]
print(columns_a_and_b)
  1. 選擇特定的行和列：
# 選擇第一行和第二列
element_1_2 = df.iloc[0, 1]
print(element_1_2)
  1. 使用布爾索引：
# 選擇大于 2 的元素
greater_than_2 = df.iloc[(df > 2).values]
print(greater_than_2)
  1. 使用 iloc 進(jìn)行數(shù)據(jù)篩選：
# 篩選出列 A 大于 1 的行
filtered_data = df.iloc[df['A'] > 1]
print(filtered_data)
  1. 使用 iloc 進(jìn)行數(shù)據(jù)排序：
# 按列 A 降序排序
sorted_data = df.iloc[df['A'].argsort()[::-1]]
print(sorted_data)

總之，iloc 是 pandas 中非常實(shí)用的數(shù)據(jù)選擇方法，可以幫助我們更方便地處理數(shù)據(jù)。

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