frame.iloc[1:5,[2]] #返回的是<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>对象。 1 要求:取第1、2列的第2到第5行。 frame.iloc[1:5,0:2] #因为是.iloc[]中用:表示从第几行/列到第几行/列是左闭右开的的方式,因此这里下标3表示第四行与第四列是取不到的。 frame.iloc[[1,2,3,4],[0,1]]...
1. iloc 定义 iloc索引器用于按位置进行基于整数位置的索引或者选择。 语法 就是先行选择然后再列选择 df.iloc [row selection, column selection] 例子 (1)准备数据: (2)选择单行或单列 data.iloc[2] # 第二行data.iloc[-1] #最后一行 (3)选择多行或多列 data.iloc[0:3] #0-3行data.iloc[:,0:...
选择列/选择行/ 切片 /布尔判断 1.选择行与列df[ col ]一般用于选择列;df.loc[ index ]主要针对index选择行2.选择行df.loc[ ],按index选择行3.df.iloc[]-按照整数位置,(从轴的0到length-1)选择行4.布尔索引 5.多重索引 先选择列,再选择行 ...
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...
Python中iloc的高级用法 iloc是 pandas 库中 DataFrame 的一个属性,用于基于整数索引的行和列的位置进行索引 切片操作: importpandasaspd data = {'A': [1,2,3],'B': [4,5,6]} df = pd.DataFrame(data)# 选择第0行到第1行(不包括第2行)result = df.iloc[0:2]print(result)...
@python智能平台Python中iloc的详细用法 python智能平台 在Python中,iloc 是pandas 库中 DataFrame 和 Series 对象的一个非常有用的属性,它允许你基于整数位置来选择数据。下面我将详细解释 iloc 的用法。 基本用法 iloc 主要通过行号和列号来选择数据。行号和列号都是从0开始计数的整数。你可以传递单个整数、整数...
iloc[:, [0, 1]] 在这个例子中,df.iloc[[0, 1]]选择了第1行和第2行,df.iloc[:, [0, 1]]选择了第1列和第2列。注意,在iloc方法中,行位置和列位置都是整数类型。总结在实际使用中,loc方法更加直观和易读,因为它基于标签进行选择。然而,当处理大型数据集时,使用iloc方法可能会更高效,因为它基于整数...
在上面的关系图中,iloc可以看作是从存储的数据中提取所需信息的一个重要步骤,这个过程是数据交互中不可或缺的一部分。 OSI模型四象限图 在整个数据处理过程中,我们可以将它分为多个层次:数据获取、数据存储、数据处理和数据呈现。其中,iloc主要作用于数据处理层次。
1.1 loc与iloc基本含义 loc函数:通过行索引 “Index” 中的具体值来取行数据(如取"Index"为"A"的行) 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 ...
1 df.iloc 官方文档中定义为“基于整数位置的索引,用于按位置选择。” df.iloc就是只根据行列号对数据进行切片或选择。当作数组取数就行。 df.iloc [ raw , col ]:第一个参数raw表示行选,第二个参数表示列选,都必须是整数。 例子: import pandas as p