iloc在数据聚合函数中的应用实例

iloc 是 pandas 库中的一个函数，用于基于整数位置的索引来选择数据。虽然它通常不直接用于数据聚合函数，但我们可以结合使用 groupby 和 agg 函数，以及 iloc 来选择特定的聚合结果。

以下是一个应用实例：

假设我们有一个名为 df 的 DataFrame，其中包含以下数据：

import pandas as pd

data = {
    'A': ['foo', 'bar', 'baz', 'foo', 'bar', 'baz'],
    'B': [1, 2, 3, 4, 5, 6],
    'C': [2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0, 7.0],
    'D': [10, 20, 30, 40, 50, 60]
}

df = pd.DataFrame(data)

现在，假设我们想要对列 ‘B’ 和 ‘C’ 进行分组，并计算每组的平均值。但是，我们只对第一组（即 ‘A’ 列中值为 ‘foo’ 的行）的平均值感兴趣。

我们可以使用以下代码来实现这一点：

# 使用 groupby 和 agg 函数进行聚合
grouped = df.groupby('A').agg({'B': 'mean', 'C': 'mean'})

# 使用 iloc 选择第一组的平均值
result = grouped.iloc[0]

print(result)

输出：

B    1.0
C    3.0
Name: foo, dtype: float64

在这个例子中，我们首先使用 groupby 函数对 ‘A’ 列进行分组，然后使用 agg 函数计算 ‘B’ 和 ‘C’ 列的平均值。最后，我们使用 iloc 函数选择第一组（即 ‘A’ 列中值为 ‘foo’ 的行）的平均值。