import pandas as pd# 创建一个示例 DataFramedata = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}df = pd.DataFrame(data)# 选择多行数据rows_data = df.iloc[[, 2]]print(rows_data)# 选择多列数据cols_data = df.iloc[:, [, 2]]print(cols_data)输出结果： A ...
df = pd.DataFrame(data) 使用iloc选择单行数据print(df.iloc[1]) # 输出第2行数据 使用iloc选择多行数据print(df.iloc[[0, 2]]) # 输出第1行和第3行数据 使用iloc选择单列数据print(df.iloc[:, 1]) # 输出第2列数据(B列) 使用iloc选择多列数据print(df.iloc[:, [0, 2]]) # 输出第1列和...
iloc[row_indexer, column_indexer] row_indexer:行的整数位置索引,可以是整数、切片、列表或布尔数组。 column_indexer:列的整数位置索引,可以是整数、切片、列表或布尔数组。 1. 基本用法示例 假设我们有以下 DataFrame: import pandas as pd data = { 'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'], ...
loc方法使用标签索引进行选择，而 iloc方法使用整数索引进行选择。示例：import pandas as pddata = {'Name': ['John', 'Emma', 'Peter'],'Age': [25, 30, 35],'City': ['New York', 'London', 'Paris']}df = pd.DataFrame(data)# 使用loc方法选择单列数据print(df.loc[:, 'Name'])# 使用i...
iloc方法的使用方法:DataFrame.iloc[ 行索引位置 , 列索引位置 ] # 开区间(不含最后一个值) (3)注意点: -- 使用loc方法和iloc实现多列切片,其原理的通俗解释就是将多列的列名或者位置作为一个列表或者数据传入。 -- 使用loc,iloc方法可以取出DataFrame中的任意数据。
2. iloc iloc是基于位置的数据选择方法,它意味着我们要传入的是行号和列号。 示例代码6 importpandasaspd data={'Name':['Tom','Nick','John','Tom'],'Age':[20,21,19,18],'Email':['tom@pandasdataframe.com','nick@pandasdataframe.com','john@pandasdataframe.com','tom2@pandasdataframe.com']}...
在Pandas中,DataFrame是一个二维标签化的数据结构,用于存储和操作表格数据。为了方便地选择和操作数据,Pandas提供了多种方法,其中最常用的就是loc和iloc。一、loc函数Loc函数是Location-based indexing的缩写,它通过行标签(index)中的具体值来选择行数据。这意味着你可以使用行标签来定位特定的行,并对这些行进行操作。
DataFrame中的最常用的方法'.loc','.iloc'继承自IndexingMixin: .iloc() 括号中的参数可选:整数;整数列表;整数切片; 官方释义:Purely integer-location based indexing for selection by position.“基于整数的位置索引” print(df.iloc[0]) # 行索引为0,即第0行的值:1,2 ...
行和列切片:使用iloc进行行和列的切片操作,如df.iloc[1:4, 0:3],可以选择第二到第四行和第一到第三列的交叉部分。 多层索引的处理:在具有多层索引的DataFrame中,iloc的使用与单层索引类似,不需要像loc那样区分索引层次。 性能优化建议 选择合适的数据类型:通过astype()方法将数据类型转换为更节省空间的类型,例...
pandas.DataFrame()中的iloc和loc用法 运行次数: importnumpyasnpimportpandasaspd from pandasimportSeries,DataFrame np.random.seed(666)df=pd.DataFrame(np.random.rand(25).reshape([5,5]),index=['A','B','D','E','F'],columns=['c1','c2','c3','c4','c5'])print(df.shape)#(5,5)# ...