高效使用iloc进行数据处理

iloc 是 pandas 库中的一个功能，它允许我们基于整数索引来选择、过滤和操作 DataFrame 或 Series 的数据

1. 导入 pandas 库：

import pandas as pd

2. 创建一个示例 DataFrame：

data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)

3. 使用 iloc 获取第 1 行（位置为 0 的行）的数据：

first_row = df.iloc[0]

4. 使用 iloc 获取前两列（位置为 0 和 1 的列）的数据：

first_two_columns = df.iloc[:, :2]

5. 使用 iloc 获取第 1 到第 3 行（位置为 0 到 2 的行）的数据：

first_three_rows = df.iloc[0:3]

6. 使用 iloc 获取第 2 列（位置为 1 的列）的数据：

second_column = df.iloc[:, 1]

7. 使用 iloc 修改第 1 行第 2 列（位置为 0,1）的值：

df.iloc[0, 1] = 99

8. 使用 iloc 添加一行数据：

new_row = pd.Series([10, 11, 12], index=df.columns, name='D')
df = df.append(new_row)

9. 使用 iloc 删除一行数据：

df = df.drop(df.index[0])

10. 使用 iloc 对数据进行条件筛选：

filtered_data = df[df.iloc[:, 1] > 5]

通过以上示例，您可以了解如何使用 iloc 进行高效的数据处理。请注意，iloc 主要针对基于整数位置的索引，而不是基于标签的索引。如果您需要基于标签进行索引，可以使用 loc 方法。