行数据标签，也就是唯一标识数据，不重复的一列，相当于数据库中的主键字段。列数据标签，就是每一列的名称，一般放在开头一行显示。现在我们再来学习，通过iloc函数，使用行和列的位置，来选择数据。这里的行和列的位置，是pandas对数据的一个编码，从头到尾，按照顺序排列的一个编码。不过要注意的是，行和列的编码，是从
官方:https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.iloc.html 1、行索引 1)取一行 :data.iloc[0] 、data.iloc[0,:] 2)取多行 :data.iloc[[0,2]] 、data.iloc[[0,2],:] 3)取连续多行 :data.iloc[0:2] 、data.iloc[0:2,:] 2、列索引 4)取一列 :data....
iloc函数:通过行号来取行数据(如取第二行的数据) 注:loc是location的意思,iloc中的i是integer的意思,仅接受整数作为参数。 1.2 loc与iloc的区别 官网解释DataFrame中的loc与iloc: Purely integer-location based indexing for selection by position. --iloc Access a group of rows and columns by label(s) or...
df.iloc[0, 0] 这将返回DataFrame的第一个元素。 2、访问一行 df.iloc[0, :] 这将返回DataFrame的第一行。 3、访问一列 df.iloc[:, 0] 这将返回DataFrame的第一列。 4、访问多行 df.iloc[[0, 1], :] 这将返回DataFrame的前两行。 5、访问多列 df.iloc[:, [0, 1]] 这将返回DataFrame的前...
python iloc函数的用法(一)Python中的iloc函数是Pandas库中的一个重要方法，它主要用于基于位置来提取DataFrame中的数据。在本文中，我将针对iloc函数的用法进行详细讲解。1. 基本用法 iloc函数的基本用法是通过行号和列号来提取数据，其语法为[row_index, column_index]。其中，row_index和column_index可以是单个整数...
使用负索引:类似于 Python 中的列表,Pandas 也支持负索引,表示从末尾开始计数。例如: # 选择最后一行 last_row = df.iloc[-1] print(last_row) # 选择倒数第二列 second_last_col = df.iloc[:, -2] print(second_last_col) 使用标量值进行赋值:可以使用 iloc 来修改 DataFrame 中的单个元素或多个...
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: ...
python中iloc函数用法 在Python中，iloc函数用于通过位置选择数据。它与loc函数的区别在于，iloc函数使用的是位置，而loc函数使用的是标签。iloc函数的使用格式如下：data.iloc[行位置, 列位置]其中，行位置和列位置都可以是单个的整数，也可以是一个整数列表或切片对象。如果只提供一维参数，则默认按行选择数据。例如...
iloc函数用于通过位置选择数据,类似于numpy中的索引。iloc函数接受两个参数,即行索引和列索引,用逗号隔开。下面是一个例子:```pythonimport pandas as pd#...