python dataframe iloc

Python中的DataFrame iloc是一种用于按位置选择数据的方法。它可以通过行和列的位置来选择数据，类似于数组的索引。iloc方法可以接受整数、整数列表、切片对象或布尔数组作为参数，以选择需要的数据。使用iloc方法可以方便地对数据进行切片、筛选和修改等操作。

相关问题

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。

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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