pandas df.iloc[]的用法

### 回答1：
pandas 的 `df.iloc[]` 是用来选取 DataFrame 中的行和列的。它和 `df.loc[]` 类似，但是它是通过行和列的编号来选取数据的，而不是标签。

用法：

df.iloc[行编号, 列编号]

例如，要选取第 2 行第 3 列的数据：

df.iloc[1, 2]

如果要选取多行多列的数据，可以传入一个列表：

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

还可以使用切片：

df.iloc[1:3, 1:3]

你还可以像这样选取所有行或列：

df.iloc[:, :]  # 选取所有行和列
df.iloc[:, 1:]  # 选取所有行，从第 2 列开始的所有列
df.iloc[1:, :]  # 选取从第 2 行开始的所有行，以及所有列

注意：行编号和列编号都是从 0 开始的。

希望这能帮到你！

### 回答2：
pandas的df.iloc[]是一种用于基于位置选择和访问数据的语法。它是pandas的DataFrame对象的索引函数之一。

该函数使用整数索引来选择特定的行和列，类似于Numpy的ndarray的索引语法。它有两个参数：行和列的整数索引。

在行参数中，我们可以使用单个整数、整数列表、整数切片或一个布尔列表来选择行。使用整数时，我们选择指定的行号，从0开始计数。使用整数列表时，我们可以同时选择多个行。使用切片时，我们可以选择一系列行。使用布尔列表时，我们可以根据条件选择行。

在列参数中，我们可以使用单个整数、整数列表或整数切片来选择列。使用整数时，我们选择指定的列号，从0开始计数。使用整数列表时，我们可以同时选择多个列。使用切片时，我们可以选择一系列列。

例如，df.iloc[2]将返回DataFrame的第3行（行索引为2）；df.iloc[1:3]将返回第2行和第3行；df.iloc[[1, 3, 5]]将返回第2、4和6行；df.iloc[df['column']>10]将返回满足条件的行。

除了选择行和列之外，它还可以用于选择单个元素。例如，df.iloc[2, 3]将返回DataFrame的第3行第4列的元素。

需要注意的是，df.iloc[]是基于整数索引的，因此它不适用于具有自定义行和列标签的DataFrame。如果DataFrame具有自定义标签，我们应该使用df.loc[]来选择数据。

总而言之，pandas的df.iloc[]是一种通过整数索引选择和访问DataFrame中数据的灵活且强大的方法。它可以用于选择行、列和单个元素，提供了多种索引和选择数据的选项。

### 回答3：
pandas的`df.iloc[]`方法是用于通过位置选择数据的功能。`iloc[]`是"integer location"的缩写，可以接受整数或整数列表作为参数。

`df.iloc[]`的用法如下：

1. `df.iloc[row_index]`：通过指定行索引来选择特定的行。这里的`row_index`可以是单个整数，表示选择单行；也可以是整数列表，表示选择多行。

2. `df.iloc[:, col_index]`：通过指定列索引来选择特定的列。这里的`col_index`可以是单个整数，表示选择单列；也可以是整数列表，表示选择多列。`:`表示选择所有行。

3. `df.iloc[row_index, col_index]`：通过指定行和列的索引来选择特定的行列组合。这里的`row_index`和`col_index`可以分别是单个整数或整数列表，表示选择特定的行和列。

需要注意的是，`iloc[]`方法默认从0开始索引。此外，`iloc[]`中的索引不包括结束位置，即半开区间。如果需要选择连续的多行或多列，可以使用切片的方式来进行选择，比如`df.iloc[2:5]`表示选择第2到第4行。

总而言之，`df.iloc[]`是pandas中用于按照整数位置选择数据的方法，可以根据提供的行和列索引进行选择和切片。