溫馨提示×
您好，登錄后才能下訂單哦！
點擊 登錄注冊 即表示同意《億速云用戶服務條款》
您好，登錄后才能下訂單哦！
iloc 是 pandas 庫中的一個函數，用于基于整數索引在 DataFrame 或 Series 對象上進行索引和切片
iloc 函數的語法如下：
DataFrame.iloc[row_indexer, column_indexer]
Series.iloc[indexer]
其中，row_indexer 和 column_indexer 分別表示行索引器和列索引器。它們可以是整數、列表、布爾數組或切片。indexer 則表示 Series 對象的索引器，可以是整數、列表、布爾數組或切片。
以下是一些使用 iloc 函數的示例：
import pandas as pd
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)
# 選擇第 0 行，第 1 列的元素（即 4）
element = df.iloc[0, 1]
print(element)
import pandas as pd
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)
# 選擇第 0 行和第 1 行，第 0 列和第 1 列（即 [[1, 4], [2, 5]]）
sub_df = df.iloc[[0, 1], [0, 1]]
print(sub_df)
import pandas as pd
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)
# 選擇第 0 列大于 1 的行（即 [[2, 5], [3, 6]]）
sub_df = df.iloc[df['A'] > 1]
print(sub_df)
import pandas as pd
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)
# 選擇第 0 行到第 1 行，第 0 列到第 1 列（即 [[1, 4], [2, 5]]）
sub_df = df.iloc[0:2, 0:2]
print(sub_df)
注意：iloc 函數不支持負數索引。如果需要使用負數索引，可以使用 loc 函數。
免責聲明：本站發布的內容（圖片、視頻和文字）以原創、轉載和分享為主，文章觀點不代表本網站立場，如果涉及侵權請聯系站長郵箱：is@yisu.com進行舉報，并提供相關證據，一經查實，將立刻刪除涉嫌侵權內容。
