pandas中iloc的使用方法
时间: 2023-11-12 09:38:13 浏览: 33
你好,关于pandas中iloc的使用方法,可以通过以下方式进行访问:
使用iloc可以通过整数索引选择行和列,如下所示:
- df.iloc[行标签]
- df.iloc[:,列标签]
其中,行标签和列标签可以是单个int或int类型的列表或布尔数组。
举个例子,假设我们有一个名为df的数据框,它有三列A、B、C和索引从0到2的三行,我们可以使用以下代码在位置[0,2]处选择元素:
df.iloc[0,2]
如果要选择多行或多列,则可以传递列或行的列表,如:
df.iloc[[0,2], [1,2]]
这将选择索引为0和2的行和第1和第2列。
希望对你有帮助!
相关问题
pandas中iloc
在pandas中,iloc是一种用于按照位置选择数据的方法。它可以通过指定行索引和列索引的位置来获取DataFrame中的数据。以下是几种常见的iloc的用法:
1. df.iloc[a, b]:取行索引为a,列索引为b的数据。
2. df.iloc[a]:取行索引为a,所有列索引的数据。
3. df.iloc[a:b, c]:取行索引从a到b-1,列索引为c的数据。
例如,如果有一个名为df的DataFrame,可以使用df.iloc[1,2]来获取行索引为1、列索引为2的数据,结果为95。
请注意,iloc中的索引是从0开始的,所以第一行的索引是0,第一列的索引也是0。
pandas的iloc
pandas的iloc是一种用于按位置选择数据的方法。它可以通过行索引和列索引来定位数据,并返回指定位置的数据。
以下是两个使用pandas的iloc的例子:
1. 使用iloc取行索引为a,列索引为b的数据:
```python
import pandas as pd
df = pd.read_csv('a.csv')
print(df.iloc[a, b]) # 输出:95
```
2. 使用iloc取行索引为a的所有列索引的数据:
```python
import pandas as pd
df = pd.read_csv('a.csv')
print(df.iloc[a]) # 输出:姓名 小方 # 班级 303 # 分数 100 # Name: 2, dtype: object
print(df.iloc[a].values) # 输出:['小方' 303 100]
```
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