iloc[]则相反。 取第三列,无论使用loc[]函数还是iloc[]函数,如果没有行索引都会报错。 frame.loc['pop'] frame.loc[,'pop'] frame.iloc[,3] 不同点 1、loc[]函数接收的是行/列的名称(可以是整数或者字符),iloc[]函数接收的是行/列的下标(从0开始),不能是字符。 2、loc[]函数在切片时是按闭区间...
iloc 是Pandas 库中用于基于整数位置的索引来选取数据的函数。它允许你通过行号和列号来选择数据框(DataFrame)或序列(Series)中的子集。下面我来详细解释一下 iloc 的用法: 功能 iloc 主要用于通过位置索引来选择数据。它接受一个或多个整数、切片对象、整数列表、整数数组或布尔数组作为参数,来选取数据框或序列中的...
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元素的值。例如: # 修改第一行第二列的值 df.iloc[0, 1] = 10 print(df) # 修改一个区域的值 df.iloc[1:3, 0:2] = [[7, 8], [9, 10]] print(df) 与其他函数结合使用:可以将 iloc 与其他 Pandas 函数和方法结合使...
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...
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)...
**iloc:基于位置,用行号、列号***进行索引,**i 可以看着 int,因此 iloc只能用整数来索引,例如data.iloc[0:2,:] **loc :基于标签,用行名、列名***进行索引,**数据的index经常为整数,因此 loc 的使用范围要远高于iloc,loc可以使用整数切片、名称(index,columns)索引、也可以切片和名称混合使用。例如:data....
python iloc函数的用法 iloc是Pandas库中的一个函数，它用于通过整数位置选择数据。这个函数可以让我们通过行号和列号来选择数据，就像我们使用Excel一样。下面是一些基本的使用方法：python复制代码 importpandasaspd #创建一个DataFrame df = pd.DataFrame({ 'A': [1,2,3,4,5],'B': [6,7,8,9,10],'C'...
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: ...