python df.iloc
时间: 2023-10-29 10:53:40 浏览: 49
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
DataFrame中df.iloc
df.iloc 是 Pandas 中的一个用于按位置选择数据的方法,它可以通过行号和列号来选择 DataFrame 中的元素。它的语法为:
```python
df.iloc[row_index, column_index]
```
其中,row_index 和 column_index 可以是整数、整数列表、整数范围或布尔数组。
例如,选择第一行和第二列的元素:
```python
df.iloc[0, 1]
```
选择前三行和前两列的元素:
```python
df.iloc[:3, :2]
```
选择第二行和第四行的元素:
```python
df.iloc[[1, 3], :]
```
选择第一列和第四列的元素:
```python
df.iloc[:, [0, 3]]
```
总之,df.iloc 可以让我们以位置为基准来选择 DataFrame 中的元素。
python .iloc
非常好,您对 Python 中的 .iloc 属性也感兴趣。那么,让我为您详细介绍一下。
在 Pandas 中,.iloc 属性用于通过行和列的整数位置来选择数据。该属性可以接受单个整数、整数列表、整数切片等作为行和列的位置参数。以下是一些常见的用法:
1. 选择单个元素:
``` python
df.iloc[0,0]
```
2. 选择整行:
``` python
df.iloc[0,:]
```
3. 选择整列:
``` python
df.iloc[:,0]
```
4. 选择多行:
``` python
df.iloc[[0,2,4],:]
```
5. 选择多列:
``` python
df.iloc[:,[0,2,4]]
```
6. 选择行和列的子集:
``` python
df.iloc[0:3, 1:4]
```
需要注意的是,.iloc 属性中的位置参数都是基于 0 的索引,即第一行或第一列的位置为 0,而不是 1。
除了 .iloc 属性之外,Pandas 还提供了一些其他属性,如 .loc 属性、.at 属性和 .iat 属性,它们也可以用于数据的选择和操作。这些属性之间有一些细微的区别,需要根据具体的需求进行选择和使用。
希望这些内容对您有帮助。如果您还有其他的问题,随时向我提问。