dataframe iloc

DataFrame iloc 是 Pandas 中的一个方法，用于根据行和列的位置（整数索引）从 DataFrame 中选择数据。iloc 表示 "integer location"，即整数位置。

语法如下：

df.iloc[row_index, column_index]

其中 `row_index` 和 `column_index` 可以是整数、整数列表或切片对象。例如，要选择第 2 行和第 3 列的元素，可以使用以下代码：

df.iloc[1, 2]

要选择前 3 行和所有列的数据，可以使用以下代码：

df.iloc[:3, :]

注意：`iloc` 是根据整数索引进行数据选择的，而 `loc` 是根据标签索引进行数据选择的。

相关问题

dataframe iloc用法

DataFrame是pandas库中最重要的数据结构之一，它类似于Excel表格，可以存储多种类型的数据，并且提供了非常方便的数据处理功能。而iloc是DataFrame中用于按照位置访问数据的方法。

iloc的基本用法是通过指定行和列的位置来获取对应的数据。比如，可以使用“df.iloc[row_index, column_index]”来获取指定行和列位置的数据，其中“row_index”表示行位置，“column_index”表示列位置。这里需要注意的是，行和列的位置都是从0开始计数的。

除此之外，iloc还提供了一些其他的用法，比如使用切片、布尔索引等方式来选择指定范围内的数据。

以下是一些示例代码，帮助您更好地理解iloc的用法：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 使用iloc按位置获取数据
print(df.iloc[0, 1])  # 输出：4

# 使用iloc按位置获取指定行或列的数据
print(df.iloc)  # 输出：B    5\nA    2\nC    8\nName: 1, dtype: int64
print(df.iloc[:, 2])  # 输出：0    7\n1    8\n2    9\nName: C, dtype: int64

# 使用iloc使用切片选择指定范围内的数据
print(df.iloc[0:2, :])  # 输出：
#    A  B  C
# 0  1  4  7
# 1  2  5  8

# 使用iloc使用布尔索引选择符合条件的数据
print(df.iloc[df['A'] > 1, :])  # 输出：
#    A  B  C
# 1  2  5  8
# 2  3  6  9

pandas DataFrame iloc

引用\[1\]:本文主要介绍Python中，pandas dataframe的iloc 和 loc 的用法及区别，以及相关的示例代码。\[1\]iloc是一种用于按位置进行索引的方法，可以通过整数位置来选择行和列。\[2\]例如，使用df.iloc\[0\]可以选择第一行的数据，返回的结果是一个Series类型的数据。\[2\]iloc方法可以用于索引行数据和列数据。\[3\]在使用iloc方法之前，需要先创建一个DataFrame对象，可以使用pandas库中的DataFrame函数来创建。\[3\]例如，可以使用以下代码创建一个DataFrame对象：df = pd.DataFrame({'城市':\['北京','广州', '天津', '上海', '杭州', '成都', '澳门', '南京'\], '平均收入':\[10000, 10000, 5000, 5002, 40000, 50000, 8000, 5000\], '人口':\[500, 400, 300, 400, 250, 250, 405, 360\]})。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Python pandas dataframe iloc 和 loc 的用法及区别](https://blog.csdn.net/weixin_42098295/article/details/121939536)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [pandas.DataFrame.iloc函数总结](https://blog.csdn.net/weixin_45669016/article/details/125427553)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [pandas.DataFrame.iloc的使用](https://blog.csdn.net/qq_45473634/article/details/119800067)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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