iloc如何助力数据集的快速筛选

iloc是Pandas库中用于基于位置索引数据的一个强大工具，它允许用户通过行号和列号来快速、直接地访问DataFrame中的数据。以下是iloc在数据集快速筛选中的应用：

基本概念

• iloc是基于位置索引的，它使用整数索引来选择数据，这意味着你可以通过行号和列号来访问DataFrame中的任何元素。
• 与iloc不同，loc是基于标签索引的，它使用行和列的名称来选择数据。

示例

假设我们有一个DataFrame df，我们想要选择特定的行和列。

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'Name': ['Tom', 'Jerry', 'Mike', 'Tom', 'Jerry'],
        'Age': [20, 21, 19, 18, 22],
        'City': ['New York', 'London', 'Paris', 'New York', 'London']}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用iloc选择特定的行和列
# 选择前3行数据
selected_rows = df.iloc[:3]
print(selected_rows)

# 选择第2列数据
selected_column = df.iloc[:, 1]
print(selected_column)

# 选择第2行和第3列的数据
selected_cell = df.iloc[1, 2]
print(selected_cell)

切片操作

iloc支持切片操作，允许你选择一系列行和列。

# 选择第1行到第3行，第0列到第2列的数据
selected_slice = df.iloc[0:3, 0:2]
print(selected_slice)

效率优势

• iloc的效率通常高于loc，特别是在处理大型数据集时，因为iloc直接使用整数索引，而loc需要搜索标签。
• iloc支持切片操作，这使得选择数据子集变得更加灵活和快速。

通过上述方法，iloc可以大大加速数据集的筛选过程，特别是在处理大量数据时，其高效性尤为显著。