DataFrame.iloc怎么选择行
时间: 2023-11-03 12:12:14 浏览: 34
DataFrame.iloc可以通过以下方式选择行:
1. 选择单行:使用DataFrame.iloc[index]来选择特定索引的单个行,其中index是行的整数位置。
2. 选择多行:使用DataFrame.iloc[start_index:end_index]来选择一个范围内的多行,其中start_index是起始行的整数位置,end_index是结束行的整数位置,但不包括end_index所在的行。
3. 选择间隔行:使用DataFrame.iloc[start_index:end_index:step]来选择一个范围内间隔一个步长的行,其中step是正整数。
例如,选择第1行和第3行可以使用以下代码:
```python
df.iloc[[0, 2]]
```
选择从第2行到第4行(不包括第4行)可以使用以下代码:
```python
df.iloc[1:3]
```
选择所有偶数行可以使用以下代码:
```python
df.iloc[::2]
```
相关问题
DataFrame.iloc怎么选择指定行
你可以使用 DataFrame.iloc 来选择指定行。iloc 是基于整数位置(即行号和列号)来选择数据的,因此你需要传递一个整数来选择行。
例如,如果你想要选择第3行,你可以使用以下代码:
```python
df.iloc[2]
```
这将返回一个包含第3行数据的 Series 对象。如果你想要选择多行,可以传递一个包含整数位置的列表,如下所示:
```python
df.iloc[[1, 3, 5]]
```
这将返回一个包含第2、4、6行数据的 DataFrame 对象。
dataframe.iloc
`dataframe.iloc` 是 pandas 库中的一个用于按照位置选择数据的方法。它的全称是 "integer location based indexing",即基于整数位置的索引。
`dataframe.iloc` 的语法为:`dataframe.iloc[row_index, column_index]`。其中,`row_index` 和 `column_index` 都可以是整数、整数列表或整数切片。
例如,假设有以下数据框:
```
import pandas as pd
data = {
'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Emily'],
'age': [25, 32, 18, 47, 22],
'gender': ['F', 'M', 'M', 'M', 'F']
}
df = pd.DataFrame(data)
```
则可以使用 `dataframe.iloc` 来选择特定行或列的数据:
```
# 选择第一行
df.iloc[0]
# 选择第一列
df.iloc[:, 0]
# 选择第二行第三列的数据
df.iloc[1, 2]
# 选择第一行和第三行,第二列和第三列的数据
df.iloc[[0, 2], 1:3]
```
需要注意的是,`dataframe.iloc` 中的 row_index 和 column_index 都是基于 0 开始的整数位置。同时,`dataframe.iloc` 是基于位置选择数据的方法,不支持使用标签进行选择。如果需要使用标签进行选择,可以使用 `dataframe.loc` 方法。