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Python的iloc函數(shù)是pandas庫(kù)中DataFrame對(duì)象的一個(gè)方法，用于基于整數(shù)位置的索引。
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在Python的數(shù)據(jù)分析庫(kù)Pandas中，iloc函數(shù)是一種基于整數(shù)位置的索引方式，它允許你通過(guò)行號(hào)和列號(hào)來(lái)訪問(wèn)DataFrame中的數(shù)據(jù)，這種索引方式非常直觀，特別適合于那些習(xí)慣于使用Excel等電子表格軟件的用戶。
基本語(yǔ)法
iloc的基本語(yǔ)法如下：
df.iloc[row_indexer, column_indexer]
row_indexer是行索引，column_indexer是列索引，這兩個(gè)參數(shù)都可以是整數(shù)、整數(shù)列表、切片對(duì)象或者布爾數(shù)組。
基本用法
1、訪問(wèn)單個(gè)元素
df.iloc[0, 0]
這將返回DataFrame的第一個(gè)元素。
2、訪問(wèn)一行
df.iloc[0, :]
這將返回DataFrame的第一行。
3、訪問(wèn)一列
df.iloc[:, 0]
這將返回DataFrame的第一列。
4、訪問(wèn)多行
df.iloc[[0, 1], :]
這將返回DataFrame的前兩行。
5、訪問(wèn)多列
df.iloc[:, [0, 1]]
這將返回DataFrame的前兩列。
高級(jí)用法
1、使用切片
df.iloc[0:2, 0:2]
這將返回DataFrame的前兩行和前兩列。
2、使用布爾數(shù)組
df.iloc[df['A'] > 0, :]
這將返回DataFrame中’A’列大于0的所有行。
注意事項(xiàng)
1、iloc是基于位置的索引，因此如果你刪除了某些行或列，后面的行和列的索引會(huì)自動(dòng)調(diào)整。
2、iloc不能接受列名作為參數(shù)，只能接受整數(shù)、整數(shù)列表、切片對(duì)象或者布爾數(shù)組。
相關(guān)問(wèn)題與解答
1、Q: 如果我想訪問(wèn)DataFrame的最后一行，應(yīng)該怎么做？
A: 你可以使用df.iloc[-1, :]來(lái)訪問(wèn)最后一行。
2、Q: 如果我想讓行和列的索引同時(shí)生效，應(yīng)該怎么做？
A: 你可以直接將兩個(gè)索引放在一起來(lái)使用，如df.iloc[0:2, 0:2]。
3、Q: 如果我想讓行和列的索引分別生效，應(yīng)該怎么做？
A: 你可以使用df.iloc[row_indexer, column_indexer]的形式，其中row_indexer和column_indexer可以是整數(shù)、整數(shù)列表、切片對(duì)象或者布爾數(shù)組。
4、Q: 使用iloc有什么需要注意的地方？
A: 需要注意的是，iloc是基于位置的索引，因此如果你刪除了某些行或列，后面的行和列的索引會(huì)自動(dòng)調(diào)整，iloc不能接受列名作為參數(shù)，只能接受整數(shù)、整數(shù)列表、切片對(duì)象或者布爾數(shù)組。
當(dāng)前標(biāo)題：python的iloc函數(shù)
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