df.iloc读取波士顿房价数据集

`df.iloc` 是Pandas库中用于选择DataFrame中行和列的一个常用方法，它基于位置而非标签进行索引。当你想要从波士顿房价数据集（通常是一个包含CSV文件的数据分析示例，如Scikit-Learn库中的`boston Housing Dataset`）中读取数据时，你可以这样做：

首先，你需要加载数据集，例如通过`pandas.read_csv()`函数：

import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_boston

# 加载波士顿房价数据集
boston = load_boston()
boston_df = pd.DataFrame(boston.data, columns=boston.feature_names)
boston_df['PRICE'] = boston.target  # 添加目标变量价格列，假设默认名字为target

然后，如果你想要使用`iloc`来访问特定行和列，你可以传入行和列的整数索引。例如，获取第一行所有列：

row_1_data = boston_df.iloc[0]

如果你想获取第2行到第4行、以及第三列到第六列的数据，可以这样操作：

slice_data = boston_df.iloc[1:4, 2:6]

相关问题

df.iloc[i,9]=0.2*(df.iloc[i,6])+0.2*(df.iloc[i,7])+0.6*(df.iloc[i,8]

这个Python表达式是针对Pandas DataFrame（数据框）操作的。`df.iloc[i,9]`表示访问第i行和第10列的数据（因为索引是从0开始的），`df.iloc[i,6]`, `df.iloc[i,7]`, 和 `df.iloc[i,8]` 分别对应第i行的第6、7和8列。

表达式的含义是将第9列的值设置为当前行第6列值的20%加上第7列值的20%，再加上第8列值的60%。这是一个简单的线性组合，假设这些列都是数值类型。

下面是如何在Pandas DataFrame上执行这个操作的代码示例：

# 假设df是一个Pandas DataFrame
df.iloc[:, 9] = 0.2 * df.iloc[:, 6] + 0.2 * df.iloc[:, 7] + 0.6 * df.iloc[:, 8]

这段代码会直接更新DataFrame `df` 的第9列，使得每个元素等于其对应行的第6、7和8列元素按照给定的比例相加。

# 计算偏差 diff = forestdata.loc[forestdata.index[-1]] - df.iloc[-2] # 调整 df.iloc[-1] 的最后一行各列的值 df.iloc[-1].iloc[-1:] += diff df.iloc[-1].iloc[-1:] += diff 没有起到作用

根据你提供的代码段来看，需要进一步了解你的代码结构和数据格式，才能更好地理解你的问题并给出解答。但是从代码中可以看出，你想要计算偏差并调整最后一行的值，但是调整的代码没有起到作用。这可能是因为你没有对数据进行正确的索引和赋值操作。建议你检查一下数据的格式和索引方式，保证代码正确执行。如果问题仍然存在，可以提供更多的代码和数据信息，以便更好地帮助你解决问题。