详细讲解一下iloc 方法

`iloc` 是 Pandas 库（Python 用于数据分析的重要库）中的一个功能，专门用于基于位置的行和列选择数据。Pandas DataFrame 对象通常会有两个索引，一个是行索引（index），另一个是列索引（columns）。`iloc` 方法允许你按照这两个维度来选取数据，它的语法通常是这样的：

df.iloc[row_indexer, column_indexer]

其中：
- `row_indexer` 是一个整数切片或者布尔数组，用来指定行的位置。如果是整数切片，它会选取从0开始到该位置的所有行；如果是布尔数组，True 表示选中，False 表示忽略。
- `column_indexer` 同样也是一个整数切片或者布尔数组，指定列的选择。同理，如果提供的是整数切片，则按列号选取；如果是布尔数组，则按列是否被选中来确定。

举例说明：
- `df.iloc[0:5, :]` 会选择前五行的所有列；
- `df.iloc[:, 0:3]` 会选择所有行的前三列；
- `df.iloc[df['Age'] > 30, :]` 会选择年龄大于30的行的所有列。

`iloc` 方法不考虑数据的标签（index labels），只看位置。而另外一种基于标签的索引方法叫做 `loc`，那会根据你提供的标签名称来查找数据。

相关问题

代码讲解 def center_str(round): spaces = ['',' ',' ',' ',' ',' ',] for j in range(2): for i in range(round.shape[0]): if (13 - len(round.iloc[i, j])) % 2 == 0: round.iloc[i, j] = spaces[int((13 - len(round.iloc[i, j])) / 2)] + round.iloc[i, j] + spaces[int((13 - len(round.iloc[i, j])) / 2)] else: round.iloc[i, j] = spaces[int(((13 - len(round.iloc[i, j])) / 2) - 0.5)] + round.iloc[i, j] + spaces[int(((13 - len(round.iloc[i, j])) / 2) + 0.5)] return round

这段代码定义了一个名为`center_str`的函数，该函数接受一个参数`round`，并返回一个变量`round`。

在函数内部，代码首先定义了一个名为`spaces`的列表，其中包含了一些空格字符串，用于将字符串居中对齐。

然后进入循环，循环两次，每次循环中嵌套一个循环。外层循环控制要对哪一列进行操作，内层循环控制要对哪一行进行操作。

在内层循环内部，代码首先使用`iloc`方法获取指定行和列的元素，然后计算该元素需要添加的左右空格的数量，以将其居中对齐。此处使用了取余和整除操作来计算空格数量。

最后，代码使用字符串拼接操作将左右空格和原字符串拼接起来，重新赋值给原位置。

最后返回`round`变量，即处理完毕的字符串居中对齐的数据。

代码讲解 team_group['points'] = 0 team_group for i in range(results.shape[0]): for j in range(team_group.shape[0]): if results.iloc[i, 1] == team_group.iloc[j, 0]: team_group.iloc[j, 2] += 3

这段代码是在对球队得分进行计算。首先，我们创建了一个名为`team_group`的数据框，并添加了一列名为`points`的值为0的列。

然后，我们通过两个嵌套的循环来遍历`results`和`team_group`。对于`results`中的每一行，我们检查该行的第二列值（即该场比赛的获胜队伍）是否与`team_group`中的某个球队名称匹配。如果匹配，则将该球队在`team_group`中的`points`值加3，表示该球队获得了本场比赛的胜利并赢得了3个积分。

综上所述，这段代码的作用是对每个球队在比赛中的胜利情况进行统计，并计算其得分。