python df.iloc

df.iloc是pandas库中的一个函数，用于按照行和列的整数位置来选择数据。 它可以通过指定行和列的位置来提取数据。例如，df.iloc[1,2]将提取第2行，第3列的数据。 与df.loc不同的是，df.iloc使用行和列的整数位置来选择数据，而不是标签名称。这意味着df.iloc的索引是基于整数位置的，而不是基于标签的。 所以，当使用df.loc时，需要注意索引是否为整数位置。

相关问题

python中的df.iloc的用法

df.iloc是pandas库中的一个函数，用于通过行号和列号来选择数据集中的元素。它的基本语法如下：

df.iloc[row_index, column_index]

其中，row_index和column_index可以是整数、整数列表、整数范围或布尔列表。如果只输入一个参数，则默认为行号。下面是一些使用示例：

1. 选择第一行和第一列的元素

df.iloc[0, 0]

2. 选择前三行和前两列的元素

df.iloc[0:3, 0:2]

3. 选择第一行和第三行的第二列元素

df.iloc[[0, 2], 1]

4. 选择第一列的所有元素

df.iloc[:, 0]

plt.scatter(df[df.iloc[2] == 0].iloc[0], df[df.iloc[2] == 0].iloc[1], c="red"

这是一个关于 Python 数据可视化的问题，plt.scatter() 函数用于绘制散点图，其中 df 是一个数据框，df.iloc[2] == 0 表示选取数据框 df 中第三行等于 0 的数据，df[df.iloc[2] == 0].iloc[0] 表示选取第三行等于 0 的数据框中的第一行数据，df[df.iloc[2] == 0].iloc[1] 表示选取第三行等于 0 的数据框中的第二行数据，c="red" 表示散点图的颜色为红色。