Pandas中iloc與數(shù)據(jù)框的列寬動(dòng)態(tài)調(diào)整

在 Pandas 中，iloc 是基于整數(shù)位置的索引器，用于通過(guò)行號(hào)和列號(hào)選擇數(shù)據(jù)

以下是一個(gè)簡(jiǎn)單的例子，說(shuō)明如何使用 iloc 和 pd.DataFrame 進(jìn)行列寬動(dòng)態(tài)調(diào)整：

import pandas as pd

# 創(chuàng)建一個(gè)示例 DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)

# 打印原始 DataFrame
print("Original DataFrame:")
print(df)

# 使用 iloc 選擇特定的行和列范圍
selected_data = df.iloc[0:2, 0:2]

# 打印選擇后的數(shù)據(jù)
print("\nSelected Data using iloc:")
print(selected_data)

# 對(duì)選擇的數(shù)據(jù)進(jìn)行操作（例如，將其值更改為 0）
selected_data.iloc[:, :] = 0

# 將更改后的數(shù)據(jù)賦值回原始 DataFrame
df.iloc[0:2, 0:2] = selected_data

# 打印更新后的 DataFrame
print("\nUpdated DataFrame after modifying selected data:")
print(df)

輸出結(jié)果：

Original DataFrame:
   A  B  C
0  1  4  7
1  2  5  8
2  3  6  9

Selected Data using iloc:
   A  B
0  1  4
1  2  5

Updated DataFrame after modifying selected data:
     A    B  C
0    0    0  7
1    0    0  8
2    3    6  9

在這個(gè)例子中，我們首先創(chuàng)建了一個(gè)包含三列的 DataFrame。然后，我們使用 iloc 選擇了前兩行和前兩列的數(shù)據(jù)，并將其值更改為 0。最后，我們將更改后的數(shù)據(jù)賦值回原始 DataFrame，從而實(shí)現(xiàn)了列寬的動(dòng)態(tài)調(diào)整。