python中iloc函数的用法

在Python中，iloc函数是用于通过整数位置来选择数据的函数。它可以在pandas库中的DataFrame和Series对象上使用。

在DataFrame中，iloc函数可以按照行和列的整数位置来选择数据。它使用的是基于0的索引，其中0表示第一行/列，1表示第二行/列，以此类推。iloc函数的基本语法如下：

df.iloc[row_index, column_index] 

其中，row_index是用于指定行的整数位置或切片对象，column_index是用于指定列的整数位置或切片对象。可以通过传递单个整数或整数列表来选择特定的行或列。

例如，假设有以下DataFrame对象：

import pandas as pd  data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],         'B': [6, 7, 8, 9, 10],         'C': [11, 12, 13, 14, 15]} df = pd.DataFrame(data) 

可以使用iloc函数选择第一行和第二列的数据：

print(df.iloc[0, 1])  # 输出：6 

也可以使用iloc函数选择多行和多列的数据：

print(df.iloc[0:3, 1:3])  # 输出： #    B   C # 0  6  11 # 1  7  12 # 2  8  13 

在Series对象中，iloc函数的用法和DataFrame对象相似，只有行的选择。它可以按照行的整数位置或切片对象来选择数据。

例如，假设有以下Series对象：

import pandas as pd  data = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5]) 

可以使用iloc函数选择第二个元素：

print(data.iloc[1])  # 输出：2 

也可以使用iloc函数选择多个元素：

print(data.iloc[1:4])  # 输出： # 1    2 # 2    3 # 3    4 # dtype: int64 

这就是iloc函数在Python中的使用方法。它对于基于整数位置的数据选择非常有用。