iloc索引的灵活性与限制

iloc 是 pandas 中的一个属性，用于基于整数位置的索引

优点：

1. 速度：iloc 比其他基于标签的索引方式更快，因为它直接使用整数位置进行索引。
2. 灵活性：iloc 支持多种索引方式，如单个整数、整数列表、布尔数组和切片。这使得在处理数据时非常灵活。
3. 适用于处理连续数据：由于 iloc 基于整数位置进行索引，因此它非常适合处理连续数据集。

限制：

1. 不直观：对于不熟悉数据集的人来说，iloc 可能不如基于标签的索引方式直观。
2. 可能出现越界错误：当使用 iloc 时，如果索引超出了数据范围，pandas 会抛出一个 IndexError。因此，在使用 iloc 之前，需要确保索引范围是正确的。
3. 不适用于非连续数据：iloc 主要针对连续数据，对于非连续数据（如稀疏数据），iloc 的使用可能会受到限制。
4. 不支持多层索引：iloc 不支持多层索引（MultiIndex），这在处理具有多层次结构的数据时可能会带来一定的限制。

总之，iloc 提供了强大的灵活性，但也存在一些限制。在使用 iloc 时，需要注意索引范围、数据连续性以及多层索引等问题。