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iloc索引在Pandas DataFrame中的實際應用

發布時間:2024-09-01 17:09:43 來源:億速云 閱讀:86 作者:小樊 欄目:編程語言

iloc 是 Pandas DataFrame 中的一個重要屬性,它允許我們基于整數索引來選擇數據

  1. 選擇行:
import pandas as pd

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

# 使用 iloc 選擇第二行(索引為 1 的行)
row = df.iloc[1]
print(row)
  1. 選擇列:
import pandas as pd

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

# 使用 iloc 選擇 'B' 列
column = df['B']
print(column)
  1. 選擇特定的單元格:
import pandas as pd

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

# 使用 iloc 選擇第二行(索引為 1 的行)第一列(索引為 0 的列)的單元格
cell = df.iloc[1, 0]
print(cell)
  1. 切片操作:
import pandas as pd

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

# 使用 iloc 選擇第一行到第三行(不包括第四行)
rows = df.iloc[0:3]
print(rows)
  1. 布爾索引:
import pandas as pd

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

# 使用 iloc 和布爾條件篩選數據
filtered_data = df.iloc[df['A'] > 1]
print(filtered_data)

通過這些示例,您可以了解如何在 Pandas DataFrame 中使用 iloc 進行數據選擇和操作。請注意,iloc 只能處理整數索引,而不能處理標簽索引。如果您需要使用標簽索引,可以使用 loc 屬性。

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