pandas.DataFrame.iloc的具體使用詳解
更新時(shí)間：2022年06月17日 11:18:16 作者：真我x
本文主要介紹了pandas.DataFrame.iloc的具體使用詳解，文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧
今天學(xué)習(xí)時(shí)遇到了這個(gè)方法，為了加深理解做一下筆記。
這是該方法的文檔，從中可以看出，中括號(hào)里允許輸入可情形有5種。
此外，iloc方法既可以索引行數(shù)據(jù)，也可以列數(shù)據(jù)。
//首先創(chuàng)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(shù)據(jù)如下
第一種 整數(shù)做索引
// 索引第2行 df.iloc[1]
// 索引第2行第3列 df.iloc[1，2]
第二種 列表或數(shù)組做索引
// 索引2、3兩行數(shù)據(jù) df.iloc[[1，2]]
// 索引2、3兩行數(shù)據(jù)的前兩列 df.iloc[[1,2],[0,1]]
第三種 利用切片做索引
// 索引前5行數(shù)據(jù)的前兩列 df.iloc[0:5,0:2]
// 和切片原理一樣，2是步長(zhǎng) df.iloc[0:8:2]
第四種 Boolean數(shù)組做索引
// True 為顯示，F(xiàn)alse為不顯示 df.iloc[[True, False, True, False, True, False, True, False],[True, False, True]]
注意：此時(shí)Boolean數(shù)組的長(zhǎng)度需對(duì)應(yīng)df的行列數(shù)
此外還可以這樣用
df.iloc[:,df.columns!='人口']
第五種 帶一個(gè)參數(shù)的可調(diào)用函數(shù)做索引
// A code block df.iloc[lambda x: x.index + 2 < 8 ]
到此這篇關(guān)于pandas.DataFrame.iloc的具體使用詳解的文章就介紹到這了,更多相關(guān)pandas.DataFrame.iloc的使用內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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