dataframe 按值索引

DataFrame按值索引是指通过具体的数值来筛选和访问DataFrame中的数据。在pandas中，可以使用`iloc`方法来按值索引。通过`iloc`方法，我们可以传入具体的行和列的数值来访问对应的数据。例如，如果我们有一个DataFrame `df`，我们可以使用`df.iloc[行索引, 列索引]`来按值索引获取对应的数据。这个方法可以接受单个数值、列表或切片作为索引。

另外，如果我们想要进行一些基本的运算，比如对DataFrame中的所有元素取倒数，可以使用`rdiv`方法。通过`rdiv`方法，我们可以传入参数来进行运算，而不需要创建一个新的DataFrame。例如，我们可以使用`df.rdiv(1)`来计算DataFrame中所有元素的倒数。这里的`df`是一个DataFrame对象。

需要注意的是，当对两个DataFrame进行加和运算时，pandas会自动进行数据对齐。如果两个DataFrame中的数据不能对齐，那么对应的位置会被置为NaN。这种数据对齐功能可以帮助我们进行不同DataFrame之间的运算。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [pandas | 如何在DataFrame中通过索引高效获取数据？](https://blog.csdn.net/li123128/article/details/107459660)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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