Pandas是Python中用于數(shù)據(jù)處理和分析的重要工具之一，而iloc是Pandas中用于按照整數(shù)位置選擇數(shù)據(jù)的重要屬性之一。在這篇博客中，我們將介紹iloc的基本用法以及如何在數(shù)據(jù)處理中使用它。

什么是iloc？

iloc是Pandas DataFrame對(duì)象的屬性，用于按照整數(shù)位置選擇數(shù)據(jù)。與.loc屬性不同，它使用整數(shù)索引而不是標(biāo)簽來訪問數(shù)據(jù)。這使得它在需要按照數(shù)據(jù)的位置進(jìn)行選擇時(shí)非常有用。

基本用法

讓我們首先看一個(gè)簡單的示例來了解iloc的基本用法。假設(shè)我們有一個(gè)名為data的DataFrame對(duì)象，它包含了一些學(xué)生的成績數(shù)據(jù)：

import pandas as pd
data = pd.DataFrame({
    'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
    'Math': [85, 90, 88, 82],
    'Science': [75, 80, 85, 88]
})
print(data)

輸出：

      Name  Math  Science
0    Alice    85       75
1      Bob    90       80
2  Charlie    88       85
3    David    82       88

現(xiàn)在，如果我們想要選擇第二個(gè)學(xué)生的成績，我們可以使用iloc：

# 選擇第二個(gè)學(xué)生的成績
print(data.iloc[1])

輸出：

Name       Bob
Math        90
Science     80
Name: 1, dtype: object

選擇行和列

iloc允許您同時(shí)選擇行和列。以下是一個(gè)示例：

# 選擇第二個(gè)學(xué)生的數(shù)學(xué)成績
print(data.iloc[1, 1])

輸出：

90

在上面的示例中，我們選擇了第二行（索引為1）和第二列（索引為1）的數(shù)據(jù)，即Bob的數(shù)學(xué)成績。

切片操作

iloc也支持切片操作。您可以使用整數(shù)位置的范圍來選擇數(shù)據(jù)。以下是一個(gè)示例：

# 選擇第二個(gè)到第三個(gè)學(xué)生的數(shù)據(jù)（注意：不包含結(jié)束索引）
print(data.iloc[1:3])

輸出：

      Name  Math  Science
1      Bob    90       80
2  Charlie    88       85

修改數(shù)據(jù)

與loc類似，您也可以使用iloc來修改數(shù)據(jù)。以下是一個(gè)示例：

# 將第二個(gè)學(xué)生的數(shù)學(xué)成績修改為95
data.iloc[1, 1] = 95
print(data)

輸出：

      Name  Math  Science
0    Alice    85       75
1      Bob    95       80
2  Charlie    88       85
3    David    82       88

總結(jié)

iloc是Pandas中一個(gè)重要的工具，用于按照整數(shù)位置選擇數(shù)據(jù)。通過使用整數(shù)索引，它使得在數(shù)據(jù)處理中按照位置選擇數(shù)據(jù)變得簡單和直觀。希望這篇博客能夠幫助您更好地理解和使用iloc屬性。

到此這篇關(guān)于Python pandas中的iloc使用方法的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python pandas iloc使用內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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