pandas库iloc

`pandas`库中的`iloc`主要用于基于位置的索引数据访问。它按照严格的整数切片来选取行和列，不考虑数据标签（如行名或列名）。下面是如何使用`iloc`进行一些基本操作：

1. 选择特定行：

   # 选择第3行
   row_3 = data.iloc  # 注意Python的索引是从0开始的，所以索引2对应的是第3行

2. 切选连续的一组行和列：

   # 选择从第2行到第4行，以及'a'到'e'列
   subset = data.iloc[1:5, :5]  # 选取从索引1到4（包括4），并且只取前5列

3. 选择多维数组的部分元素：

   # 选择矩阵的子矩阵，比如选择a和c两列的前3行
   submatrix = data.iloc[:3, [0, 2]]

相关问题

pandas的iloc

pandas的iloc是一种用于按位置选择数据的方法。它可以通过行索引和列索引来定位数据，并返回指定位置的数据。

以下是两个使用pandas的iloc的例子：

1. 使用iloc取行索引为a，列索引为b的数据：

import pandas as pd
df = pd.read_csv('a.csv')
print(df.iloc[a, b])  # 输出：95

2. 使用iloc取行索引为a的所有列索引的数据：

import pandas as pd
df = pd.read_csv('a.csv')
print(df.iloc[a])  # 输出：姓名 小方 # 班级 303 # 分数 100 # Name: 2, dtype: object
print(df.iloc[a].values)  # 输出：['小方' 303 100]

pandas.iloc

pandas.iloc是pandas库中的一个函数，用于通过行号和列号来访问DataFrame中的元素。其中iloc是integer location的缩写，表示通过整数位置来访问元素。

例如，假设有以下DataFrame：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

可以使用iloc来访问第一行第二列的元素：

df.iloc[0, 1]

输出为：

4