df.iloc[].values使用方法

`df.iloc[]`是用于通过行索引和列索引来获取DataFrame中的特定元素或切片的方法。在`[]`内部，可以使用整数、整数切片、布尔数组或布尔条件来选择所需的行或列。

以下是一些使用`df.iloc[].values`的示例：

1. 获取特定行的值：

   row_values = df.iloc[2].values

这将返回DataFrame中第3行的所有值作为一个数组。

2. 获取特定列的值：

   column_values = df.iloc[:, 1].values

这将返回DataFrame中第2列的所有值作为一个数组。

3. 获取特定行和列的值：

   values = df.iloc[2:5, 1:3].values

这将返回DataFrame中第3至第5行、第2至第3列的值作为一个二维数组。

请注意，`df.iloc[].values`返回的是一个NumPy数组。如果要以DataFrame形式返回结果，可以使用`df.iloc[]`替代`df.iloc[].values`。

相关问题

df.iloc 和 df.values区别

### 回答1：
`df.iloc` 和 `df.values` 在操作 pandas 数据框时有不同的作用。

- `df.iloc` 是用于选择数据框的行和列的，它是通过行和列的索引位置来选择数据的，所以它返回的是一个数据框的切片，可以继续进行数据处理。

- `df.values` 是用于获取数据框的数值矩阵，它把数据框的所有数据读取出来并以 numpy 数组的形式返回，不可以继续进行数据处理，而且它不包含任何数据框的索引信息。

### 回答2：
df.iloc和df.values都是pandas的函数，用于提取数据框中的数据。虽然它们的目的相似，但是有一些区别。

首先，df.iloc用于按位置提取数据。iloc接受整数作为参数，用于指定要提取的行和列的位置。例如，df.iloc[0,1]用于提取数据框的第一行第二列的值。

相比之下，df.values用于返回数据框中的数据的Numpy数组表示。它并不需要参数，只需将它应用于数据框即可。df.values返回一个二维数组，其中每个元素都是数据框中对应位置的值。

另一个区别是返回的数据类型。df.iloc返回的是pandas的Series对象或数据框，该对象可以进行进一步的数据操作和处理。而df.values返回的是Numpy数组，这意味着你将无法使用pandas的一些特有功能。

此外，df.iloc提供了更多的灵活性，它允许进行切片、布尔索引等操作。而df.values仅提供了对数据的简单提取，没有其他额外的操作功能。

总而言之，df.iloc用于按位置提取数据，并提供了更多的功能和灵活性。而df.values则将数据框的数据直接作为Numpy数组返回，适用于一些简单的提取和处理需求。

### 回答3：
df.iloc和df.values都是Pandas库中DataFrame的属性，用于获取DataFrame的值。它们的区别如下：

1. df.iloc是基于索引位置进行访问的，其中iloc是位置索引（integer location）的缩写。通过df.iloc[row, col]的方式可以确定DataFrame中具体行和列的位置，返回的是相应位置的数据。
而df.values则返回整个DataFrame的数据，以二维数组（numpy.ndarray）的形式展示，不涉及具体行和列的位置。

2. df.iloc适用于基于位置的切片和选择，可以根据行和列的位置来提取数据。例如，可以使用df.iloc[0, :]来选择第一行的所有列，df.iloc[:, 1:3]来选择第2到第3列的所有行。
相反，df.values提取的结果是整个DataFrame中的所有数据，不能进行切片和选择。

3. df.iloc返回的是DataFrame或Series对象，可以继续进行Pandas库中的其他操作。而df.values返回的是一个numpy.ndarray，可以进行NumPy库中的操作，但不能再使用Pandas的函数和方法。

需要注意的是，df.iloc是在Pandas库中较新的一个函数，相较于df.values来说使用较少，更适合进行基于位置的操作。而df.values则常用于一些对性能要求较高、不需要Pandas库中的功能的操作中。

df.iloc.values用法

df.iloc.values是一个属性，可以用于获取DataFrame中的所有数据（不包括行标签和列标签），返回一个二维数组。它的使用方法如下：

values = df.iloc.values

其中，df是一个DataFrame对象，values是一个二维数组，可以使用NumPy的数组操作对其进行处理。例如，可以使用np.sum(values)计算所有数据的总和，或者使用np.mean(values, axis=0)计算每一列的平均值。