iloc函数在数据框数据重排中的技巧

iloc 是 pandas 库中 DataFrame 的一个属性，用于基于整数索引在数据框中进行数据选择和重排

1. 使用 iloc 选择行：

   import pandas as pd
   
   data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
   df = pd.DataFrame(data)
   
   # 选择第0行（第1行）到第1行（第2行）
   selected_rows = df.iloc[0:2]
   print(selected_rows)
   

2. 使用 iloc 选择列：

   import pandas as pd
   
   data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
   df = pd.DataFrame(data)
   
   # 选择第0列（A列）
   selected_column = df.iloc[:, 0]
   print(selected_column)
   

3. 使用 iloc 选择特定元素：

   import pandas as pd
   
   data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
   df = pd.DataFrame(data)
   
   # 选择第1行（第2行），第0列（A列）的元素
   selected_element = df.iloc[1, 0]
   print(selected_element)
   

4. 使用 iloc 对行进行重排：

   import pandas as pd
   
   data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
   df = pd.DataFrame(data)
   
   # 将第0行（第1行）与第1行（第2行）互换位置
   df.iloc[[0, 1]] = df.iloc[[1, 0]].values
   print(df)
   

5. 使用 iloc 对列进行重排：

   import pandas as pd
   
   data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
   df = pd.DataFrame(data)
   
   # 将第0列（A列）与第1列（B列）互换位置
   df.iloc[:, [0, 1]] = df.iloc[:, [1, 0]].values
   print(df)
   

通过这些技巧，你可以更有效地使用 iloc 函数在数据框数据重排中进行操作。