iloc索引与数据子集的创建

发布时间:2024-09-01 19:29:44 作者:小樊
来源:亿速云 阅读:95

iloc 是 pandas 库中 DataFrame 和 Series 对象的一个属性,它允许我们基于整数索引来选择数据

以下是使用 iloc 创建数据子集的一些示例:

  1. 选择特定行:
import pandas as pd

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

# 选择第二行(索引为 1 的行)
row = df.iloc[1]
print(row)
  1. 选择特定列:
import pandas as pd

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

# 选择名为 'A' 的列
column = df['A']
print(column)
  1. 选择特定行和列:
import pandas as pd

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

# 选择第二行(索引为 1 的行)和名为 'A' 的列
value = df.iloc[1]['A']
print(value)
  1. 选择多行和多列:
import pandas as pd

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

# 选择第一行和第三行(索引为 0 和 2 的行)以及名为 'A' 和 'B' 的列
subset = df.iloc[[0, 2], [0, 1]]
print(subset)

注意:在使用 iloc 时,请确保所选择的行和列的索引在数据范围内。否则,将会引发一个 IndexError

推荐阅读:
  1. Python Pandas中loc和iloc函数怎么使用
  2. Pandas库中iloc[ ]函数怎么使用

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iloc

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