frame.iloc[1] 1 注意: 上面这种写法,运行"print(type(frame.iloc[1]]))"可以知道返回的是<class ‘pandas.core.series.Series’>对象,如果要<class ‘pandas.core.frame.DataFrame’>对象可以改成frame.iloc[[1]]。 frame.iloc[[1]] 1 要求:取第1、2列的第2与第5行。 frame.iloc[[1,4],[0,1]...
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...
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...
iloc是Pandas DataFrame对象的属性,用于按照整数位置选择数据。与.loc属性不同,它使用整数索引而不是标签来访问数据。这使得它在需要按照数据的位置进行选择时非常有用。 基本用法让我们首先看一个简单的示例来了解iloc的基本用法。假设我们有一个名为data的DataFrame对象,它包含了一些学生的成绩数据: import pandas as...
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、整数列表、整数切片对象或这些对象的组合来选择数据。 选择单行...
import pandaspandas.set_option('display.unicode.east_asian_width',True)file_path='d:\\pandas\\test.xlsx'df=pandas.read_excel(file_path,sheet_name=0,usecols=[0,1,2])print(df.head()) 今天,我们首先来将它用iloc来改造一翻,接着我们看看loc跟iloc的区别用法。 既然我们不再使用usecols参数了,那么...
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: import pandas as pd data = {'A': [1, 2, 3], &...
基本用法选择单个元素:使用 .iloc[] 可以根据行和列的整数索引来选择单个元素。例如: import pandas as pd # 创建一个简单的 DataFrame df = pd.DataFrame({ 'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6] }) # 选择第一行第二列的元素(注意索引从0开始) element = df.iloc[0, 1] print(element) # ...
一、Pandas索引概述 很多人在使用Pandas处理数据时,总会迷失在data[]、iloc()、loc()、ix()中,似乎记得,又似乎不记得,每到用时都需要百度,不知所以然的解决了问题,下次继续百度,记忆点基本上非常混乱。总结本文,希望能解决这个问题,通过一个简单的案例彻底搞明白这几种索引方法到底有什么区别。