iloc索引在数据框修改中的应用

iloc 是 pandas 库中 DataFrame 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 进行数据框修改的一些示例：

1. 修改单个元素：

import pandas as pd

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

# 修改第0行（索引为0）、第1列（索引为1）的元素值为99
df.iloc[0, 1] = 99
print(df)

输出结果：

   A   B
0  1  99
1  2   5
2  3   6

2. 修改多行多列：

import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)

# 修改第0行和第1行，第1列和第2列的元素值
df.iloc[0:2, 1:3] = [[99, 88], [999, 888]]
print(df)

输出结果：

   A   B   C
0  1  99  88
1  2 999 888
2  3   6   9

通过这些示例，你可以看到 iloc 如何在数据框修改中发挥作用。请注意，iloc 只能接受整数索引，而不能使用标签索引。如果需要使用标签索引，可以考虑使用 loc 属性。