iloc在数据聚合中的作用

在数据聚合中，iloc 扮演着重要的角色，尤其是在处理基于整数位置的索引时。以下是关于 iloc 在数据聚合中作用的信息：

iloc 的基本作用

• iloc 是 Pandas DataFrame 提供的一种方法，用于通过整数位置选择数据。它允许用户使用整数索引来访问 DataFrame 的特定行和列。
• 在数据聚合中，iloc 可以用于选择特定的行或列，或者选择行和列的交叉部分，从而进行聚合操作。

iloc 在数据聚合中的具体应用

• 选择特定行或列进行聚合：例如，如果你想计算 DataFrame 中特定行的平均值，可以使用 iloc 选择这些行，然后应用聚合函数，如 mean()。
• 切片操作以选择多个行或列：iloc 支持切片操作，这意味着你可以选择一系列行或列，然后对这些选定的数据进行聚合操作。

iloc 与其他数据访问方法的对比

• 与 loc 的对比：loc 使用标签进行索引，而 iloc 使用整数位置进行索引。在数据聚合中，iloc 更适用于需要基于位置进行操作的场景，而 loc 更适用于标签索引的场景。
• 性能优势：iloc 在处理大型数据集时通常比 loc 更高效，因为它直接使用整数位置进行索引，而不需要查找标签对应的索引位置。

实际示例

假设有一个 DataFrame df，我们想要计算第 1 到第 3 行的平均值。我们可以使用 iloc 来选择这些行，然后应用 mean() 函数：

# 使用 iloc 选择第 1 到第 3 行
selected_rows = df.iloc。