df.iloc返回的数据去重再返回列表

df.iloc是Pandas库中DataFrame对象的一个属性，用于基于整数位置进行索引和切片。它返回的是DataFrame的一个子集，这个子集仍然是一个DataFrame对象。

如果你想对df.iloc返回的数据去重并返回列表，你可以使用以下步骤：

1. 使用df.iloc获取你需要的数据。
2. 使用drop_duplicates()方法去除重复行。
3. 使用values属性将DataFrame转换为NumPy数组。
4. 使用tolist()方法将NumPy数组转换为Python列表。

示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, 2, 3], 'B': [4, 5, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用iloc选择数据
selected_data = df.iloc[:, :]  # 选择所有行和列

# 去重
unique_data = selected_data.drop_duplicates()

# 转换为列表
result_list = unique_data.values.tolist()

print(result_list)

这将输出：

[[1, 4], [2, 5], [3, 6]]

这样你就得到了一个去重后的列表。

相关问题

>>> df.iloc[1,1] nan >>> df.iloc[1,0] ' ' 怎么替换是的df.iloc[1,0]的值与 df.iloc[1,1]相同

在Pandas中，你可以使用`.iloc`来访问DataFrame的特定位置的元素。你提到的代码片段显示了如何访问和替换DataFrame中的特定元素。

假设你的DataFrame `df` 如下：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': [' ', 'b', 'c'], 'B': [np.nan, 2, 3]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

输出将是：

   A    B
0     NaN
1  b  2.0
2  c  3.0

现在你想将 `df.iloc[1,0]` 的值替换为 `df.iloc[1,1]` 的值。你可以这样做：

# 替换 df.iloc[1,0] 的值为 df.iloc[1,1] 的值
df.iloc[1, 0] = df.iloc[1, 1]
print(df)

执行上述代码后，DataFrame `df` 将变为：

     A    B
0           NaN
1    2.0  2.0
2      c  3.0

这样你就成功地将 `df.iloc[1,0]` 的值替换为了 `df.iloc[1,1]` 的值。

df.iloc[i,9]=0.2*(df.iloc[i,6])+0.2*(df.iloc[i,7])+0.6*(df.iloc[i,8]

这个Python表达式是针对Pandas DataFrame（数据框）操作的。`df.iloc[i,9]`表示访问第i行和第10列的数据（因为索引是从0开始的），`df.iloc[i,6]`, `df.iloc[i,7]`, 和 `df.iloc[i,8]` 分别对应第i行的第6、7和8列。

表达式的含义是将第9列的值设置为当前行第6列值的20%加上第7列值的20%，再加上第8列值的60%。这是一个简单的线性组合，假设这些列都是数值类型。

下面是如何在Pandas DataFrame上执行这个操作的代码示例：

# 假设df是一个Pandas DataFrame
df.iloc[:, 9] = 0.2 * df.iloc[:, 6] + 0.2 * df.iloc[:, 7] + 0.6 * df.iloc[:, 8]

这段代码会直接更新DataFrame `df` 的第9列，使得每个元素等于其对应行的第6、7和8列元素按照给定的比例相加。