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pandas中iloc函數(shù)的具體實現(xiàn)

 更新時間：2024年06月26日 11:42:57   作者：sci_more  
iloc是Pandas中用于基于整數(shù)位置進行索引和切片的方法,本文主要介紹了pandas中iloc函數(shù)的具體實現(xiàn),具有一定的參考價值,感興趣的可以了解一下

iloc 是 Pandas 中用于基于整數(shù)位置進行索引和切片的方法。它允許你通過整數(shù)位置來訪問 DataFrame 中的特定行和列。

語法格式如下：

DataFrame.iloc[row_indexer, column_indexer]
  • row_indexer: 行的整數(shù)位置或切片。
  • column_indexer: 列的整數(shù)位置或切片。

下面是一些使用 iloc 的示例：

import pandas as pd

# 創(chuàng)建一個示例 DataFrame
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
        'Age': [25, 30, 35, 40],
        'City': ['New York', 'San Francisco', 'Los Angeles', 'Chicago']}

df = pd.DataFrame(data)

# 使用 iloc 獲取特定行和列的數(shù)據(jù)
# 獲取第二行（索引為1）的所有列數(shù)據(jù)
row_1 = df.iloc[1, :]

# 獲取第一列（索引為0）的所有行數(shù)據(jù)
column_0 = df.iloc[:, 0]

# 獲取第二行到第四行（索引為1到3）的第一列和第二列的數(shù)據(jù)
subset = df.iloc[1:4, 0:2]

print("Row 1:")
print(row_1)
print("\nColumn 0:")
print(column_0)
print("\nSubset:")
print(subset)

在這個例子中，iloc 被用于獲取指定的行和列。要注意，iloc 使用的是整數(shù)位置，而不是標(biāo)簽。索引從0開始。這使得 iloc 適用于對 DataFrame 進行基于位置的切片和索引。

Row 1:
Name              Bob
Age                30
City    San Francisco
Name: 1, dtype: object

Column 0:
0      Alice
1        Bob
2    Charlie
3      David
Name: Name, dtype: object

Subset:
      Name  Age
1      Bob   30
2  Charlie   35
3    David   40

到此這篇關(guān)于pandas中iloc函數(shù)的具體實現(xiàn)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)pandas iloc函數(shù)內(nèi)容請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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