pandas iloc

Pandas库中的`iloc`是一个非常重要的功能，它允许用户通过位置索引来选取DataFrame或Series数据。`iloc`方法支持整数索引，从0开始计数，类似于Python列表。其基本语法如下：

df.iloc[row_indexer, column_indexer]

- `row_indexer`: 行的索引，可以是单一的数字、一列或多列标签组成的列表，或者是切片（例如，0:5表示取前五行）。
- `column_indexer`: 列的索引，同样可以用类似的方式处理。

例如，如果你有一个名为`df`的数据框，你可以这样做：
- `df.iloc` 选择第一行
- `df.iloc[:, 0]` 或 `df.iloc[0, :]` 选择第一列的所有行
- `df.iloc[0:3, [0, 2]]` 选择前三行的第一列和第二列

需要注意的是，`iloc`对于缺失值(NaN)并不特殊处理，如果索引超出范围或者列不存在，会直接抛出错误。因此，在使用`iloc`时，最好确保你的索引是有效的。

相关问题

pandas iloc

pandas iloc 是一种用于按照整数位置（即索引）选择 pandas 数据框中的行和列的方法。iloc 使用整数来选择数据，而不是使用标签或条件。它的基本语法是：`df.iloc[行索引, 列索引]`。其中，行索引和列索引都可以是整数列表、整数范围、整数切片或者布尔数组。例如，`df.iloc[0:5, 2:4]` 会选择第 1 到第 5 行的第 3 到第 4 列。

pandas iloc用法

pandas的iloc函数是一种用于选取DataFrame中特定行和列的方法。它通过行索引和列索引的范围来定位数据，并返回一个新的DataFrame或Series。

引用中给出了iloc函数的一种用法：df.iloc[a:b,c:d，其中a和b分别表示起始行索引和结束行索引（不包括结束行），c和d分别表示起始列索引和结束列索引（不包括结束列）。这样可以选取出指定范围内的数据。

引用中介绍了另一种用法：df.iloc[a:b,c，其中c表示列索引，可以是单个列索引或者多个列索引。这样可以选取出指定范围内的特定列的数据。

引用中给出了另一种用法：df.iloc[a，其中a表示行索引。这样可以选取出指定行索引的所有列的数据。

通过使用这些用法，可以非常灵活地选取DataFrame中的数据，根据具体的需求进行操作。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [iloc[ ]函数（Pandas库）](https://blog.csdn.net/Fwuyi/article/details/123127754)[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^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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