iloc与Pandas数据框的列选择艺术

iloc 是 Pandas 数据框（DataFrame）的一个属性，用于基于整数索引进行行和列的选择

以下是使用 iloc 进行列选择的一些示例：

1. 选择单列：

import pandas as pd

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

# 使用 iloc 选择第二列（即 'B' 列）
column_b = df.iloc[:, 1]
print(column_b)

2. 选择多列：

import pandas as pd

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

# 使用 iloc 选择第一列和第三列（即 'A' 和 'C' 列）
columns_a_and_c = df.iloc[:, [0, 2]]
print(columns_a_and_c)

3. 选择指定范围的列：

import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9], 'D': [10, 11, 12]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用 iloc 选择第二列到第四列（即 'B', 'C' 和 'D' 列）
columns_b_to_d = df.iloc[:, 1:4]
print(columns_b_to_d)

需要注意的是，iloc 只能用于基于整数索引的选择。如果你想要基于列名进行选择，可以使用 Pandas 数据框的 loc 属性。