python中iloc
时间: 2023-10-30 08:56:15 浏览: 33
iloc是pandas中的一种数据索引方式,用于按照位置来选择数据。iloc使用的是基于整数位置的索引,类似于二维数组的索引方式。例如,df.iloc[0, 1]表示选择第0行、第1列的数据。
下面是一些常用的iloc用法:
1. df.iloc[:, 0]:选择所有行的第一列数据
2. df.iloc[0, :]:选择第一行的所有数据
3. df.iloc[0:5, :]:选择前五行的所有数据
4. df.iloc[:, [0, 2, 4]]:选择所有行的第一、第三、第五列数据
5. df.iloc[[0, 2, 4], [1, 3]]:选择第一、第三、第五行的第二、第四列数据
需要注意的是,iloc的索引范围不包括终止位置。例如,df.iloc[0:5, :]实际上选择的是第0至第4行的数据。
相关问题
python 中iloc
在 Python 中,iloc 是 Pandas 库中 DataFrame 和 Series 对象的一个方法,用于通过整数位置(即行号和列号)进行对数据的访问和操作。具体来说,iloc 可以通过行号和列号来访问数据,例如:
- 使用 iloc[行号, 列号] 可以获取某个具体的数据。
- 使用 iloc[行号] 可以获取某一行的数据。
- 使用 iloc[:, 列号] 可以获取某一列的数据。
需要注意的是,iloc 中的行号和列号都是从 0 开始的整数。另外,iloc 中的行号和列号可以使用切片进行操作,例如:
- 使用 iloc[0:3, :] 可以获取前三行的数据。
- 使用 iloc[:, 0:3] 可以获取前三列的数据。
总之,iloc 是一个非常常用的方法,可以方便地对 DataFrame 和 Series 数据进行访问和操作。
python中iloc函数参数
在Python中,`iloc`是pandas库中DataFrame对象的一个方法,用于通过整数位置选择和访问数据。它接受一到两个参数,分别表示行和列的位置。
语法如下:
```python
DataFrame.iloc[row_index, column_index]
```
其中,`row_index`表示要选择的行的位置,可以是单个整数、整数列表、整数切片或布尔数组。而`column_index`表示要选择的列的位置,可以是单个整数、整数列表、整数切片或布尔数组。
举个例子:
```python
import pandas as pd
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John'],
'Age': [25, 30, 35],
'City': ['New York', 'Paris', 'London']}
df = pd.DataFrame(data)
# 选择第一行第二列的元素
print(df.iloc[0, 1])
# 选择前两行的所有列
print(df.iloc[0:2, :])
# 选择第三列的所有行
print(df.iloc[:, 2])
```
以上代码中,`df.iloc[0, 1]`选择第一行第二列的元素,输出结果为'Nick'。`df.iloc[0:2, :]`选择前两行的所有列,输出结果为:
```
Name Age City
0 Tom 25 New York
1 Nick 30 Paris
```
`df.iloc[:, 2]`选择第三列的所有行,输出结果为:
```
0 New York
1 Paris
2 London
Name: City, dtype: object
```
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