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這篇文章主要介紹了pandas.DataFrame.iloc怎么使用的相關知識，內容詳細易懂，操作簡單快捷，具有一定借鑒價值，相信大家閱讀完這篇pandas.DataFrame.iloc怎么使用文章都會有所收獲，下面我們一起來看看吧。
iloc方法既可以索引行數據，也可以列數據。
//首先創建DataFrame
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'城市':['北京','廣州', '天津', '上海', '杭州', '成都', '澳門', '南京'],
'平均收入':[10000, 10000, 5000, 5002, 40000, 50000, 8000, 5000],
'人口':[500, 400, 300, 400, 250, 250, 405, 360]})數據如下
// 索引第2行 df.iloc[1]
// 索引第2行第3列 df.iloc[1，2]
// 索引2、3兩行數據 df.iloc[[1，2]]
// 索引2、3兩行數據的前兩列 df.iloc[[1,2],[0,1]]
// 索引前5行數據的前兩列 df.iloc[0:5,0:2]
// 和切片原理一樣，2是步長 df.iloc[0:8:2]
// True 為顯示，False為不顯示 df.iloc[[True, False, True, False, True, False, True, False],[True, False, True]]
注意：此時Boolean數組的長度需對應df的行列數
此外還可以這樣用
df.iloc[:,df.columns!='人口']
// A code block df.iloc[lambda x: x.index + 2 < 8 ]
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