pandas的iloc
时间: 2024-01-06 22:25:54 浏览: 49
pandas的iloc是一种用于按位置选择数据的方法。它可以通过行索引和列索引来定位数据,并返回指定位置的数据。
以下是两个使用pandas的iloc的例子:
1. 使用iloc取行索引为a,列索引为b的数据:
```python
import pandas as pd
df = pd.read_csv('a.csv')
print(df.iloc[a, b]) # 输出:95
```
2. 使用iloc取行索引为a的所有列索引的数据:
```python
import pandas as pd
df = pd.read_csv('a.csv')
print(df.iloc[a]) # 输出:姓名 小方 # 班级 303 # 分数 100 # Name: 2, dtype: object
print(df.iloc[a].values) # 输出:['小方' 303 100]
```
相关问题
pandas iloc
pandas iloc是一个用于按位置选取pandas DataFrame或Series中数据的方法。iloc的名称意为"integer location",表示按整数位置进行选择。
iloc使用基于0的整数索引来选择数据。它可以使用单个整数、切片或整数列表进行选择。以下是一些示例:
选择单个元素:
```python
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
print(df.iloc[0, 0]) # 1
```
选择一行:
```python
print(df.iloc[0]) # A 1\nB 4\nC 7\nName: 0, dtype: int64
```
选择多行:
```python
print(df.iloc[0:2]) # A B C\n0 1 4 7\n1 2 5 8
```
选择单个列:
```python
print(df.iloc[:, 0]) # 0 1\n1 2\n2 3\nName: A, dtype: int64
```
选择多个列:
```python
print(df.iloc[:, [0, 2]]) # A C\n0 1 7\n1 2 8\n2 3 9
```
iloc还可以与布尔数组一起使用,以根据条件选择数据。例如,选择所有A列中的值大于1的行:
```python
print(df.iloc[df['A'] > 1]) # A B C\n1 2 5 8\n2 3 6 9
```
pandas iloc iat
pandas中的`iloc`和`iat`是用于访问DataFrame中特定位置的快速访问方法。
`iloc`是基于整数位置的索引,用于通过整数位置选取DataFrame中的行和列。它接受两个整数或整数切片作为参数,第一个参数表示行的位置,第二个参数表示列的位置。例如,`df.iloc[0, 1]`表示选取第一行第二列的元素。
`iat`是`iloc`的快速标量访问方法,用于通过整数位置访问DataFrame中的单个元素。它接受两个整数作为参数,第一个参数表示行的位置,第二个参数表示列的位置。例如,`df.iat[0, 1]`表示访问第一行第二列的单个元素。
下面是使用`iloc`和`iat`进行访问的示例:
```python
import pandas as pd
# 创建一个DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4,5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)
# 使用iloc选取第一行第二列的元素
element1 = df.iloc[0, 1]
print(element1) # 输出: 4
# 使用iat访问第一行第二列的单个元素
element2 = df.iat[0, 1]
print(element2) # 输出: 4
```
在上面的示例中,我们创建了一个简单的DataFrame,并使用`iloc`和`iat`分别选取了第一行第二列的元素。
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