利用iloc定位Pandas数据

在Python的Pandas库中，iloc是一个基于整数索引的行/列选择器

以下是使用iloc定位Pandas DataFrame数据的示例：

import pandas as pd

# 创建一个简单的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列的元素（即A列的第一个元素）
element = df.iloc[0, 1]
print("Element at row 0 and column 1:", element)

# 使用iloc选择第0行到第1行（不包括第1行）和第1列到第2列（不包括第2列）的子DataFrame
sub_df = df.iloc[0:2, 1:3]
print("\nSub-DataFrame from rows 0 to 1 and columns 1 to 2:\n", sub_df)

输出结果：

Element at row 0 and column 1: 4

Sub-DataFrame from rows 0 to 1 and columns 1 to 2:
    B
0  4
1  5

在这个例子中，我们首先创建了一个简单的DataFrame。然后，我们使用iloc选择了第0行和第1列的元素（即A列的第一个元素），并将其打印出来。接下来，我们使用iloc选择了第0行到第1行（不包括第1行）和第1列到第2列（不包括第2列）的子DataFrame，并将其打印出来。