pandas iloc的值

pandas的iloc是一种用于按位置选择数据的方法。它可以通过整数索引来选择DataFrame或Series中的特定行和列。

iloc的语法如下：

df.iloc[row_index, column_index]

其中，row_index表示要选择的行的位置，column_index表示要选择的列的位置。

如果只传递一个参数，例如`df.iloc[row_index]`，则会选择指定位置的整行数据。

如果传递两个参数，例如`df.iloc[row_index, column_index]`，则会选择指定位置的行和列交叉点处的数据。

值得注意的是，iloc使用0-based索引，即第一个位置为0。

举个例子，假设有以下DataFrame：

   A  B  C
0  1  2  3
1  4  5  6
2  7  8  9

如果我们使用`df.iloc[1, 2]`，则会选择第2行、第3列的值，即6。

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：

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：

print(df.iloc[0])  # A    1\nB    4\nC    7\nName: 0, dtype: int64

选择多行：

print(df.iloc[0:2])  #    A  B  C\n0  1  4  7\n1  2  5  8

选择单个列：

print(df.iloc[:, 0])  # 0    1\n1    2\n2    3\nName: A, dtype: int64

选择多个列：

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：

print(df.iloc[df['A'] > 1])  #    A  B  C\n1  2  5  8\n2  3  6  9

pandas iloc用法

pandas的iloc函数是一种用于选取DataFrame中特定行和列的方法。它通过行索引和列索引的范围来定位数据，并返回一个新的DataFrame或Series。

引用中给出了iloc函数的一种用法：df.iloc[a:b,c:d，其中a和b分别表示起始行索引和结束行索引（不包括结束行），c和d分别表示起始列索引和结束列索引（不包括结束列）。这样可以选取出指定范围内的数据。

引用中介绍了另一种用法：df.iloc[a:b,c，其中c表示列索引，可以是单个列索引或者多个列索引。这样可以选取出指定范围内的特定列的数据。

引用中给出了另一种用法：df.iloc[a，其中a表示行索引。这样可以选取出指定行索引的所有列的数据。

通过使用这些用法，可以非常灵活地选取DataFrame中的数据，根据具体的需求进行操作。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [iloc[ ]函数（Pandas库）](https://blog.csdn.net/Fwuyi/article/details/123127754)[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^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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