python中的df.iloc的用法
时间: 2024-06-13 22:07:07 浏览: 15
df.iloc是pandas库中的一个函数,用于通过行号和列号来选择数据集中的元素。它的基本语法如下:
```python
df.iloc[row_index, column_index]
```
其中,row_index和column_index可以是整数、整数列表、整数范围或布尔列表。如果只输入一个参数,则默认为行号。下面是一些使用示例:
1. 选择第一行和第一列的元素
```python
df.iloc[0, 0]
```
2. 选择前三行和前两列的元素
```python
df.iloc[0:3, 0:2]
```
3. 选择第一行和第三行的第二列元素
```python
df.iloc[[0, 2], 1]
```
4. 选择第一列的所有元素
```python
df.iloc[:, 0]
```
相关问题
df.iloc()在python中的用法
`df.iloc()` 是 Pandas 库中的一个函数,用于按照行号(integer position)对 DataFrame 进行访问和操作。它可以用来选择指定行和列的数据,也可以对指定行和列的数据进行修改。
下面是一些常见的用法:
1. 选择指定行和列的数据:
`df.iloc[row_index, column_index]`
其中,`row_index` 和 `column_index` 分别是行和列的索引号。可以使用单个整数、整数列表、整数切片或布尔数组来指定行或列。
2. 选择连续的多行或多列:
`df.iloc[start_row:end_row, start_col:end_col]`
其中,`start_row` 和 `end_row` 分别是起始行和结束行的索引号(不包含结束行),`start_col` 和 `end_col` 分别是起始列和结束列的索引号(不包含结束列)。
3. 选择所有行或所有列:
`df.iloc[:, column_index]` 或 `df.iloc[row_index, :]`
可以使用冒号 `:` 表示“所有行”或“所有列”。
4. 对指定行和列的数据进行修改:
`df.iloc[row_index, column_index] = new_value`
其中,`new_value` 是要替换原有值的新值。
df.iloc[].values使用方法
`df.iloc[]`是用于通过行索引和列索引来获取DataFrame中的特定元素或切片的方法。在`[]`内部,可以使用整数、整数切片、布尔数组或布尔条件来选择所需的行或列。
以下是一些使用`df.iloc[].values`的示例:
1. 获取特定行的值:
```python
row_values = df.iloc[2].values
```
这将返回DataFrame中第3行的所有值作为一个数组。
2. 获取特定列的值:
```python
column_values = df.iloc[:, 1].values
```
这将返回DataFrame中第2列的所有值作为一个数组。
3. 获取特定行和列的值:
```python
values = df.iloc[2:5, 1:3].values
```
这将返回DataFrame中第3至第5行、第2至第3列的值作为一个二维数组。
请注意,`df.iloc[].values`返回的是一个NumPy数组。如果要以DataFrame形式返回结果,可以使用`df.iloc[]`替代`df.iloc[].values`。