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iloc 函數是 pandas 庫中的一個函數，用于基于整數索引選擇 DataFrame 或 Series 的行和列
以下是一個示例，展示了如何使用 iloc 函數與數據分組聚合結合：
import pandas as pd
# 創建一個示例 DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
'B': [6, 7, 8, 9, 10],
'C': ['a', 'b', 'a', 'b', 'a']}
df = pd.DataFrame(data)
# 使用 groupby 對數據進行分組
grouped_df = df.groupby('C')
# 使用 agg 函數計算每組的平均值
mean_df = grouped_df.agg({'A': 'mean', 'B': 'mean'})
# 使用 iloc 選擇特定的行和列
result = mean_df.iloc[0]
print(result)
在這個示例中，我們首先創建了一個包含三列（A、B 和 C）的 DataFrame。然后，我們使用 groupby 函數根據列 C 的值對數據進行分組。接下來，我們使用 agg 函數計算每組的平均值。最后，我們使用 iloc 函數選擇第一行的數據。
輸出結果如下：
A 3.0
B 8.0
Name: a, dtype: float64
這表示在分組聚合后的 DataFrame 中，第一行的數據為 A 列的平均值為 3.0，B 列的平均值為 8.0。
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