溫馨提示×

溫馨提示×

您好,登錄后才能下訂單哦!

密碼登錄×
登錄注冊×
其他方式登錄
點擊 登錄注冊 即表示同意《億速云用戶服務條款》

Pandas中iloc與數據框多層級索引

發(fā)布時間:2024-09-01 15:17:41 來源:億速云 閱讀:87 作者:小樊 欄目:編程語言

在 Pandas 中,iloc 是基于位置的索引器,用于通過整數位置選擇數據

以下是一個使用多層級索引的數據框的例子:

import pandas as pd

# 創(chuàng)建一個多層級索引的數據框
data = {
    "A": [1, 2, 3, 4],
    "B": [5, 6, 7, 8]
}
index = pd.MultiIndex.from_tuples([("a", 0), ("a", 1), ("b", 0), ("b", 1)])
df = pd.DataFrame(data, index=index)
print(df)

輸出結果:

     A  B
a 0  1  5
  1  2  6
b 0  3  7
  1  4  8

現(xiàn)在,我們可以使用 iloc 根據位置選擇數據:

# 選擇第 1 行(基于位置的索引)
row_1 = df.iloc[1]
print(row_1)

輸出結果:

A    2
B    6
Name: (a, 1), dtype: int64

要使用 iloc 選擇多層級索引的數據,你需要提供每個層級的位置。例如,要選擇 (‘a’, 1) 位置的數據,你可以這樣做:

# 選擇 ('a', 1) 位置的數據
a_1_data = df.iloc[[0, 1]]
print(a_1_data)

輸出結果:

     A  B
a 0  1  5
  1  2  6

請注意,這里我們使用了列表 [0, 1],因為我們想要選擇多行。如果你只想選擇一行,可以直接使用整數位置,如 df.iloc[0]。

向AI問一下細節(jié)

免責聲明:本站發(fā)布的內容(圖片、視頻和文字)以原創(chuàng)、轉載和分享為主,文章觀點不代表本網站立場,如果涉及侵權請聯(lián)系站長郵箱:is@yisu.com進行舉報,并提供相關證據,一經查實,將立刻刪除涉嫌侵權內容。

AI