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。

相关问题

pandas iloc

pandas iloc 是一种用于按照整数位置（即索引）选择 pandas 数据框中的行和列的方法。iloc 使用整数来选择数据，而不是使用标签或条件。它的基本语法是：`df.iloc[行索引, 列索引]`。其中，行索引和列索引都可以是整数列表、整数范围、整数切片或者布尔数组。例如，`df.iloc[0:5, 2:4]` 会选择第 1 到第 5 行的第 3 到第 4 列。

pandas iloc用法

pandas的iloc函数是一种用于选取DataFrame中特定行和列的方法。它通过行索引和列索引的范围来定位数据，并返回一个新的DataFrame或Series。

引用中给出了iloc函数的一种用法：df.iloc[a:b,c:d，其中a和b分别表示起始行索引和结束行索引（不包括结束行），c和d分别表示起始列索引和结束列索引（不包括结束列）。这样可以选取出指定范围内的数据。

引用中介绍了另一种用法：df.iloc[a:b,c，其中c表示列索引，可以是单个列索引或者多个列索引。这样可以选取出指定范围内的特定列的数据。

引用中给出了另一种用法：df.iloc[a，其中a表示行索引。这样可以选取出指定行索引的所有列的数据。

通过使用这些用法，可以非常灵活地选取DataFrame中的数据，根据具体的需求进行操作。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [iloc[ ]函数（Pandas库）](https://blog.csdn.net/Fwuyi/article/details/123127754)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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