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iloc
是 pandas 库中 DataFrame 的一个属性,用于基于整数位置的索引进行数据选择
以下是使用 iloc
进行批量操作的一些示例:
import pandas as pd
# 创建一个示例 DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)
# 使用 iloc 选择第 0 行和第 1 列(即 A 列)
result = df.iloc[0, 1]
print(result) # 输出 4
import pandas as pd
# 创建一个示例 DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)
# 使用 iloc 选择第 0 行和第 1 行,以及第 0 列和第 1 列(即 A 和 B 列)
result = df.iloc[[0, 1], [0, 1]]
print(result)
# 输出:
# A B
# 0 1 4
# 1 2 5
import pandas as pd
# 创建一个示例 DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)
# 使用 iloc 修改第 0 行和第 1 列(即 A 列)的值为 10
df.iloc[0, 1] = 10
print(df)
# 输出:
# A B C
# 0 1 10 7
# 1 2 5 8
# 2 3 6 9
import pandas as pd
# 创建一个示例 DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)
# 使用 iloc 将第 0 行和第 1 列(即 A 列)的值乘以 2
df.iloc[0, 1] = df.iloc[0, 1] * 2
print(df)
# 输出:
# A B C
# 0 1 8 7
# 1 2 5 8
# 2 3 6 9
通过这些示例,您可以了解如何使用 iloc
进行批量操作。请注意,在使用 iloc
时,确保提供正确的行和列索引,以避免意外地修改或访问错误的数据。
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