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Pandas中iloc與數(shù)據(jù)框合并操作

發(fā)布時(shí)間：2024-09-01 13:43:42 來(lái)源：億速云 閱讀：83 作者：小樊 欄目：編程語(yǔ)言

在 Pandas 中，iloc 是基于索引位置的行和列的選擇器，用于通過(guò)整數(shù)索引在 DataFrame 的行和列上進(jìn)行數(shù)據(jù)選擇

以下是一個(gè)示例，說(shuō)明如何使用 iloc 將兩個(gè) DataFrame 按照指定的行和列進(jìn)行合并：

import pandas as pd

# 創(chuàng)建第一個(gè)數(shù)據(jù)框
data1 = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
df1 = pd.DataFrame(data1)

# 創(chuàng)建第二個(gè)數(shù)據(jù)框
data2 = {'C': [7, 8, 9], 'D': [10, 11, 12]}
df2 = pd.DataFrame(data2)

# 使用 iloc 選擇 df1 的前兩行和 df2 的所有列
result1 = pd.concat([df1.iloc[:2], df2], axis=1)
print("Result1:\n", result1)

# 使用 iloc 選擇 df1 的第一列和 df2 的最后一列
result2 = pd.concat([df1.iloc[:, 0:1], df2.iloc[:, -1:]], axis=1)
print("\nResult2:\n", result2)

輸出結(jié)果：

Result1:
    A   B   C   D
0  1.0 4.0 7.0 10.0
1  2.0 5.0 8.0 11.0
2  3.0 6.0 NaN NaN

Result2:
    A   D
0  1.0 10.0
1  2.0 11.0
2  3.0 12.0

在這個(gè)示例中，我們首先創(chuàng)建了兩個(gè) DataFrame（df1 和 df2）。然后，我們使用 iloc 選擇器分別從這兩個(gè) DataFrame 中選取數(shù)據(jù)，并使用 pd.concat() 函數(shù)將它們沿著行（axis=0）或列（axis=1）方向合并。注意，當(dāng)合并不同形狀的 DataFrame 時(shí)，Pandas 會(huì)自動(dòng)用 NaN 填充缺失值。

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