iloc索引与数据框列重排序

发布时间:2024-09-01 18:20:16 作者:小樊
来源:亿速云 阅读:83

在Python的pandas库中,iloc是基于位置(整数索引)的行和列索引器

以下是一个示例:

import pandas as pd

# 创建一个数据框
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)
print("原始数据框:")
print(df)

# 使用iloc对行进行重新排序
new_row_order = [2, 0, 1]
reordered_df = df.iloc[new_row_order]
print("\n按行重新排序后的数据框:")
print(reordered_df)

# 使用iloc对列进行重新排序
new_col_order = ['B', 'A', 'C']
reordered_df = df.loc[:, new_col_order]
print("\n按列重新排序后的数据框:")
print(reordered_df)

输出结果:

原始数据框:
   A  B  C
0  1  4  7
1  2  5  8
2  3  6  9

按行重新排序后的数据框:
   A  B  C
2  3  6  9
0  1  4  7
1  2  5  8

按列重新排序后的数据框:
   B  A  C
0  4  1  7
1  5  2  8
2  6  3  9

在这个示例中,我们首先创建了一个包含三列(A、B、C)的数据框。然后,我们使用iloc对行进行重新排序,将第2行移动到第0行,第0行移动到第1行,以此类推。接下来,我们使用loc对列进行重新排序,将列B移动到第0列,列A移动到第1列,以此类推。

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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