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。

相关问题

pandas iloc iat

pandas中的`iloc`和`iat`是用于访问DataFrame中特定位置的快速访问方法。

`iloc`是基于整数位置的索引，用于通过整数位置选取DataFrame中的行和列。它接受两个整数或整数切片作为参数，第一个参数表示行的位置，第二个参数表示列的位置。例如，`df.iloc[0, 1]`表示选取第一行第二列的元素。

`iat`是`iloc`的快速标量访问方法，用于通过整数位置访问DataFrame中的单个元素。它接受两个整数作为参数，第一个参数表示行的位置，第二个参数表示列的位置。例如，`df.iat[0, 1]`表示访问第一行第二列的单个元素。

下面是使用`iloc`和`iat`进行访问的示例：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4,5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用iloc选取第一行第二列的元素
element1 = df.iloc[0, 1]
print(element1)  # 输出: 4

# 使用iat访问第一行第二列的单个元素
element2 = df.iat[0, 1]
print(element2)  # 输出: 4

在上面的示例中，我们创建了一个简单的DataFrame，并使用`iloc`和`iat`分别选取了第一行第二列的元素。

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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