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...
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...
Python的iloc函数是pandas库中DataFrame对象的一个方法,用于基于整数位置的索引。 在Python的数据分析库Pandas中,iloc函数是一种基于整数位置的索引方式,它允许你通过行号和列号来访问DataFrame中的数据,这种索引方式非常直观,特别适合于那些习惯于使用Excel等电子表格软件的用户。
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...
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...
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: ...
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#...
iloc与之不同的是它读取数据使用行索引跟列索引来对数据进行定位选取。而loc函数可以通过行名跟列名来对数据进行选取。也就是字符串或者字母。另外对于索引方面,虽然loc方法中也支持对行,列使用Int类型做筛选跟切片。但是这个是与iloc有所不同的是在loc中的0:2是真的代表把索引为0:2的数据选取出来。而iloc中的...