df.iloc
是 Pandas 中用于通过整数位置进行索引的方法。这个方法主要用于基于整数的位置进行选择和索引。以下是 df.iloc
的一些基本用法:
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基本用法:
df.iloc[row_indexer, column_indexer]
row_indexer
: 行索引器,指定要选择的行,可以是整数、切片、布尔数组等。column_indexer
: 列索引器,指定要选择的列,可以是整数、切片、布尔数组等。
例如,
df.iloc[0, 1]
表示选择第一行第二列的元素。 -
选择单个元素或行/列:
df.iloc[0, 1] # 选择第一行第二列的元素 df.iloc[0] # 选择第一行的所有列 df.iloc[:, 1] # 选择第二列的所有行
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选择多行或多列:
df.iloc[0:3] # 选择第1到第3行的所有列 df.iloc[:, 0:2] # 选择第1到第2列的所有行
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选择特定的行和列:
df.iloc[[0, 2, 4], [1, 3]] # 选择第1、3、5行的第2和第4列
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使用布尔数组进行选择:
df.iloc[df['column_name'] > 0] # 选择列 'column_name' 大于 0 的所有行
注意:在使用布尔数组进行选择时,行和列的长度必须匹配。
总体而言,df.iloc
提供了一种基于整数位置的强大选择和索引方法,可以在处理数据框时非常有用。