iloc索引复杂数据集的技巧

在处理复杂数据集时，iloc 提供了多种灵活的技巧来索引和切片数据。以下是一些关键的技巧和最佳实践：

• 单一位置选择：使用 iloc[row_index, column_index] 选择单个元素，其中 row_index 和 column_index 是从0开始的整数索引。
• 行切片：通过 iloc[start:end, :] 选择多行，其中 start 是起始行索引，end 是结束行索引（不包括）。
• 列切片：通过 iloc[:, start:end] 选择多列，其中 start 是起始列索引，end 是结束列索引（不包括）。
• 同时进行行和列切片：通过 iloc[start:end, start:end] 同时选择行和列的交叉部分。
• 使用负数索引：在Python中，负数索引用于从列表的末尾开始计数。在 iloc 中，使用 -1 可以选择最后一行或列。
• 布尔索引：结合布尔数组使用 iloc 进行更复杂的数据选择。例如，df.iloc[df['column1'] > 2, :] 选择 ‘column1’ 大于2的所有行。
• 复合条件：使用复合条件进行更精确的数据选择。例如，df.iloc[(df['column1'] > 2) & (df['column2'] < 10), :] 选择 ‘column1’ 大于2且 ‘column2’ 小于10的所有行。

通过掌握这些技巧，可以更加高效地使用 iloc 来处理复杂数据集，从而提高数据分析和处理的效率。