iloc函数与Pandas数据处理全解析

iloc 是 pandas 库中的一个重要功能，它提供了基于整数索引的数据选择方式

以下是 iloc 的一些常见用法：

1. 选择单行：

import pandas as pd

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

# 选择第一行
first_row = df.iloc[0]
print(first_row)

2. 选择多行：

# 选择前两行
first_two_rows = df.iloc[:2]
print(first_two_rows)

3. 选择单列：

# 选择列 A
column_a = df.iloc[:, 0]
print(column_a)

4. 选择多列：

# 选择列 A 和 B
columns_a_and_b = df.iloc[:, :2]
print(columns_a_and_b)

5. 选择特定的行和列：

# 选择第一行和第二列
element_1_2 = df.iloc[0, 1]
print(element_1_2)

6. 使用布尔索引：

# 选择大于 2 的元素
greater_than_2 = df.iloc[(df > 2).values]
print(greater_than_2)

7. 使用 iloc 进行数据筛选：

# 筛选出列 A 大于 1 的行
filtered_data = df.iloc[df['A'] > 1]
print(filtered_data)

8. 使用 iloc 进行数据排序：

# 按列 A 降序排序
sorted_data = df.iloc[df['A'].argsort()[::-1]]
print(sorted_data)

总之，iloc 是 pandas 中非常实用的数据选择方法，可以帮助我们更方便地处理数据。