Pandas中iloc与数据框的列宽动态调整

在 Pandas 中，iloc 是基于整数位置的索引器，用于通过行号和列号选择数据

以下是一个简单的例子，说明如何使用 iloc 和 pd.DataFrame 进行列宽动态调整：

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)

# 打印原始 DataFrame
print("Original DataFrame:")
print(df)

# 使用 iloc 选择特定的行和列范围
selected_data = df.iloc[0:2, 0:2]

# 打印选择后的数据
print("\nSelected Data using iloc:")
print(selected_data)

# 对选择的数据进行操作（例如，将其值更改为 0）
selected_data.iloc[:, :] = 0

# 将更改后的数据赋值回原始 DataFrame
df.iloc[0:2, 0:2] = selected_data

# 打印更新后的 DataFrame
print("\nUpdated DataFrame after modifying selected data:")
print(df)

输出结果：

Original DataFrame:
   A  B  C
0  1  4  7
1  2  5  8
2  3  6  9

Selected Data using iloc:
   A  B
0  1  4
1  2  5

Updated DataFrame after modifying selected data:
     A    B  C
0    0    0  7
1    0    0  8
2    3    6  9

在这个例子中，我们首先创建了一个包含三列的 DataFrame。然后，我们使用 iloc 选择了前两行和前两列的数据，并将其值更改为 0。最后，我们将更改后的数据赋值回原始 DataFrame，从而实现了列宽的动态调整。