pandas iloc
时间: 2024-08-12 20:03:10 浏览: 37
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:
```python
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是一个用于按位置选取pandas DataFrame或Series中数据的方法。iloc的名称意为"integer location",表示按整数位置进行选择。
iloc使用基于0的整数索引来选择数据。它可以使用单个整数、切片或整数列表进行选择。以下是一些示例:
选择单个元素:
```python
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
print(df.iloc[0, 0]) # 1
```
选择一行:
```python
print(df.iloc[0]) # A 1\nB 4\nC 7\nName: 0, dtype: int64
```
选择多行:
```python
print(df.iloc[0:2]) # A B C\n0 1 4 7\n1 2 5 8
```
选择单个列:
```python
print(df.iloc[:, 0]) # 0 1\n1 2\n2 3\nName: A, dtype: int64
```
选择多个列:
```python
print(df.iloc[:, [0, 2]]) # A C\n0 1 7\n1 2 8\n2 3 9
```
iloc还可以与布尔数组一起使用,以根据条件选择数据。例如,选择所有A列中的值大于1的行:
```python
print(df.iloc[df['A'] > 1]) # A B C\n1 2 5 8\n2 3 6 9
```
pandas iloc作用
Pandas的`iloc`主要用来基于位置(而非标签)访问DataFrame或Series的数据。它的用法如下:
1. `data.iloc[:,1:4]` 或 `data.iloc[3,[1,5]]`: 这表示选取特定的行和列。第一个例子选择从第二列开始到第四列的所有行,第二个例子选择索引为3的行以及第1和第5列。
2. `data.iloc[1:8,[1,5]]`: 通过指定行范围和列范围,如这里是从第二行开始到第七行,只取第1和第5列的数据。
3. 对于切片,`data.iloc[0:3]` 和 `data.iloc[0:3]` 表示按照行的位置来获取前三行的数据。值得注意的是,两者可能看起来一样,但因为`iloc`默认使用整数索引,所以`data.iloc[0:3]`总是意味着实际的前三行,而`data.loc[0:3]`可能会因为有缺失值或重复标签而有所不同。