Pandas中iloc与数据框的列动态添加与删除

在Pandas中，iloc是基于索引位置的行和列的选择器，它允许我们通过整数索引来选择数据

1. 使用iloc选择数据：

import pandas as pd

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

# 选择第0行和第1列的元素
element = df.iloc[0, 1]
print(element)  # 输出：4

2. 动态添加列：

import pandas as pd

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

# 添加一个新列C，其值为A列和B列之和
df['C'] = df['A'] + df['B']
print(df)

输出结果：

   A  B  C
0  1  4  5
1  2  5  7
2  3  6  9

3. 动态删除列：

import pandas as pd

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

# 删除列B
df = df.drop('B', axis=1)
print(df)

输出结果：

   A  C
0  1  7
1  2  8
2  3  9

在这些示例中，我们展示了如何使用iloc选择数据、动态添加列以及动态删除列。请注意，当删除列时，我们使用drop函数并设置axis=1以指示我们要删除的是列而不是行。