iloc 函数用法
时间: 2023-07-24 14:19:08 浏览: 53
iloc是pandas中用于通过整数位置来访问数据的函数,常常用于DataFrame和Series对象中。
DataFrame对象中iloc的用法:
```python
# 通过整数位置选择行
df.iloc[0] # 返回第一行的数据
# 通过整数位置选择多行
df.iloc[0:3] # 返回前三行的数据
# 通过整数位置选择单个元素
df.iloc[0, 1] # 返回第一行第二列的数据
# 通过整数位置选择多个元素
df.iloc[[0, 2], [1, 3]] # 返回第一行和第三行,第二列和第四列的数据
```
Series对象中iloc的用法:
```python
# 通过整数位置选择单个元素
s.iloc[0] # 返回第一个元素的数据
# 通过整数位置选择多个元素
s.iloc[[0, 2, 4]] # 返回第一个、第三个和第五个元素的数据
```
总的来说,iloc函数的用法就是通过整数位置来选择DataFrame和Series对象中的数据。
相关问题
python中iloc函数的用法
在Python中,`iloc`是pandas库中DataFrame对象的一种函数,用于按位置提取数据。该函数的用法如下:
`df.iloc[row_index, col_index]`
其中,`row_index`和`col_index`分别代表行和列的位置索引。
`iloc`函数可以用于以下几种情况:
1. 提取单个数据:例如`df.iloc[0, 1]`可以提取DataFrame中第一行第二列的数据。
2. 提取连续的行或列:例如`df.iloc[1:3, :]`可以提取DataFrame中第2到第3行的所有列。
3. 提取不连续的行或列:例如`df.iloc[[0, 2, 4], [1, 3]]`可以提取DataFrame中第1、第3、第5行和第2、第4列的数据。
4. 使用布尔索引进行条件提取:例如`df.iloc[df['column']==value, :]`可以提取DataFrame中某一列中满足某一条件的行。
需要注意的是,`iloc`函数的索引从0开始。在提取数据时,可以使用负数索引,代表从结尾倒数的位置。
除了基本的用法外,`iloc`函数还可以与其他pandas函数一起使用,例如和`loc`函数结合使用,实现更复杂的数据提取操作。
data.iloc函数的用法
`data.iloc`是`pandas`库中`DataFrame`对象的一个方法,用于根据行列索引选取数据。`iloc`是`integer position-based indexing`的缩写,即基于整数位置的索引。
`iloc`的基本语法为:`data.iloc[行索引, 列索引]`。其中,行索引和列索引可以是整数、整数列表、整数切片或布尔列表。
以下是一些`data.iloc`的使用示例:
1. 选取第一行数据:
```python
data.iloc[0, :]
```
2. 选取前3行数据:
```python
data.iloc[0:3, :]
```
3. 选取第2列数据:
```python
data.iloc[:, 1]
```
4. 选取第2、3列数据:
```python
data.iloc[:, 1:3]
```
5. 选取第1、3、5行数据和第2列数据:
```python
data.iloc[[0, 2, 4], 1]
```
6. 根据布尔列表选取数据:
```python
bool_list = [True, False, True, False, True]
data.iloc[bool_list, :]
```
需要注意的是,`data.iloc`选取的是数据副本,而不是原始数据。如果需要修改原始数据,可以使用`data.loc`方法。