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iloc 是 pandas 庫中用于基于整數位置的索引的數據選擇方法。對于大型數據集，使用 iloc 可以高效地選擇和操作數據，因為它直接使用整數索引，而不需要處理標簽。
以下是如何使用 iloc 處理大型數據集的一些建議：
使用切片： 選擇數據集的一部分，例如前10行和前5列：
import pandas as pd
# 讀取大型數據集
df = pd.read_csv('large_dataset.csv')
# 使用切片選擇前10行和前5列
subset = df.iloc[:10, :5]
使用布爾索引：
根據條件選擇數據集的子集，例如選擇 column1 大于 100 的所有行：
# 使用布爾索引選擇 column1 大于 100 的所有行
filtered_rows = df[df['column1'] > 100]
使用 loc 和 iloc 的組合：
當你需要同時使用標簽和整數位置進行索引時，可以使用 loc（基于標簽的索引）和 iloc 的組合。例如，選擇行標簽為 ‘A’ 和 ‘B’ 以及第2列的所有行：
# 使用 loc 和 iloc 的組合選擇行標簽為 'A' 和 'B' 以及第2列的所有行
selected_rows = df.loc[['A', 'B'], 1]
使用 iloc 進行大型數組的算術運算：
對大型數據集進行算術運算時，可以使用 iloc 直接應用運算符，這樣可以避免循環和逐行處理數據，從而提高性能。例如，將某列的所有值乘以 2：
# 將 column1 的所有值乘以 2
df['column1'] = df['column1'].iloc * 2
總之，在處理大型數據集時，使用 iloc 可以通過整數位置快速選擇和操作數據，提高處理效率。
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