python中dataframe的iloc用法
时间: 2023-10-04 22:03:06 浏览: 73
在Python中,DataFrame的iloc属性用于通过位置进行索引和选择数据。iloc使用整数位置来选取行和列。
语法:
```python
dataframe.iloc[行索引, 列索引]
```
以下是一些可能的用法示例:
1. 选择单个元素:
```python
dataframe.iloc[row_index, column_index]
```
2. 选择多个连续的行:
```python
dataframe.iloc[start_row_index:end_row_index, :]
```
3. 选择多个连续的列:
```python
dataframe.iloc[:, start_column_index:end_column_index]
```
4. 选择多个离散的行和列:
```python
dataframe.iloc[[row_index1, row_index2, ...], [column_index1, column_index2, ...]]
```
请注意,索引是从0开始的,并且负索引可以用来从末尾开始计数。
希望这能帮助到你!如果还有其他问题,请随时提问。
相关问题
python dataframe iloc
Python中的DataFrame iloc是一种用于按位置选择数据的方法。它可以通过行和列的位置来选择数据,类似于数组的索引。iloc方法可以接受整数、整数列表、切片对象或布尔数组作为参数,以选择需要的数据。使用iloc方法可以方便地对数据进行切片、筛选和修改等操作。
dataframe iloc
DataFrame iloc 是 Pandas 中的一个方法,用于根据行和列的位置(整数索引)从 DataFrame 中选择数据。iloc 表示 "integer location",即整数位置。
语法如下:
``` python
df.iloc[row_index, column_index]
```
其中 `row_index` 和 `column_index` 可以是整数、整数列表或切片对象。例如,要选择第 2 行和第 3 列的元素,可以使用以下代码:
``` python
df.iloc[1, 2]
```
要选择前 3 行和所有列的数据,可以使用以下代码:
``` python
df.iloc[:3, :]
```
注意:`iloc` 是根据整数索引进行数据选择的,而 `loc` 是根据标签索引进行数据选择的。