data.iloc用法
时间: 2023-08-05 07:07:32 浏览: 27
`data.iloc`是 pandas 库中的一个方法,用于通过位置选择和访问 DataFrame 或 Series 中的数据。`iloc`是通过整数位置来选择数据,类似于 Python 中的索引。可以使用以下语法调用 `iloc` 方法:
- `data.iloc[row_index, column_index]`:选择 DataFrame 或 Series 中的特定行和列。
- `data.iloc[row_index]`:选择 DataFrame 中的特定行。
- `data.iloc[:, column_index]`:选择 DataFrame 中的特定列。
其中,`row_index` 和 `column_index` 可以是整数、整数列表或整数范围。例如,要选择 DataFrame 中的第一行和第一列,可以使用以下代码:
```
data.iloc[0, 0]
```
要选择前三行和前两列,可以使用以下代码:
```
data.iloc[0:3, 0:2]
```
要选择第一列的所有行,可以使用以下代码:
```
data.iloc[:, 0]
```
相关问题
data.iloc函数的用法
`data.iloc`是`pandas`库中`DataFrame`对象的一个方法,用于根据行列索引选取数据。`iloc`是`integer position-based indexing`的缩写,即基于整数位置的索引。
`iloc`的基本语法为:`data.iloc[行索引, 列索引]`。其中,行索引和列索引可以是整数、整数列表、整数切片或布尔列表。
以下是一些`data.iloc`的使用示例:
1. 选取第一行数据:
```python
data.iloc[0, :]
```
2. 选取前3行数据:
```python
data.iloc[0:3, :]
```
3. 选取第2列数据:
```python
data.iloc[:, 1]
```
4. 选取第2、3列数据:
```python
data.iloc[:, 1:3]
```
5. 选取第1、3、5行数据和第2列数据:
```python
data.iloc[[0, 2, 4], 1]
```
6. 根据布尔列表选取数据:
```python
bool_list = [True, False, True, False, True]
data.iloc[bool_list, :]
```
需要注意的是,`data.iloc`选取的是数据副本,而不是原始数据。如果需要修改原始数据,可以使用`data.loc`方法。
data.iloc和data.loc区别
data.iloc和data.loc都是用来访问Pandas数据框中的行和列的方法,但它们有一些不同之处。
- data.iloc是基于行和列的位置(整数索引)来访问数据框中的元素,而data.loc是基于行和列的标签(标签索引)来访问数据框中的元素。
- data.iloc使用整数索引,包括切片和布尔索引,例如:data.iloc[0]、data.iloc[0:5]、data.iloc[[True, False, True]]。
- data.loc使用标签索引,包括切片和布尔索引,例如:data.loc['row1']、data.loc[['row1', 'row2']]、data.loc[data['column']>0]。
- data.iloc可以使用整数和布尔索引来访问行和列,例如:data.iloc[0,0]、data.iloc[:,0]、data.iloc[0,:]。
- data.loc可以使用标签和布尔索引来访问行和列,例如:data.loc['row1', 'column1']、data.loc[:, 'column1']、data.loc['row1', :]。
总的来说,data.iloc和data.loc都是非常有用的方法,可以用来访问Pandas数据框中的元素,具体使用哪种方法取决于你需要使用的索引类型。
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