Python pandas中的iloc使用小结

Pandas是Python中用于数据处理和分析的重要工具之一，而iloc是Pandas中用于按照整数位置选择数据的重要属性之一。在这篇博客中，我们将介绍iloc的基本用法以及如何在数据处理中使用它。

什么是iloc？

iloc是Pandas DataFrame对象的属性，用于按照整数位置选择数据。与.loc属性不同，它使用整数索引而不是标签来访问数据。这使得它在需要按照数据的位置进行选择时非常有用。

基本用法

让我们首先看一个简单的示例来了解iloc的基本用法。假设我们有一个名为data的DataFrame对象，它包含了一些学生的成绩数据：

import pandas as pd
data = pd.DataFrame({
    'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
    'Math': [85, 90, 88, 82],
    'Science': [75, 80, 85, 88]
})
print(data)

输出：

      Name  Math  Science
0    Alice    85       75
1      Bob    90       80
2  Charlie    88       85
3    David    82       88

现在，如果我们想要选择第二个学生的成绩，我们可以使用iloc：

# 选择第二个学生的成绩
print(data.iloc[1])

输出：

Name       Bob
Math        90
Science     80
Name: 1, dtype: object

选择行和列

iloc允许您同时选择行和列。以下是一个示例：

# 选择第二个学生的数学成绩
print(data.iloc[1, 1])

输出：

90

在上面的示例中，我们选择了第二行（索引为1）和第二列（索引为1）的数据，即Bob的数学成绩。

切片操作

iloc也支持切片操作。您可以使用整数位置的范围来选择数据。以下是一个示例：

# 选择第二个到第三个学生的数据（注意：不包含结束索引）
print(data.iloc[1:3])

输出：

      Name  Math  Science
1      Bob    90       80
2  Charlie    88       85

修改数据

与loc类似，您也可以使用iloc来修改数据。以下是一个示例：

# 将第二个学生的数学成绩修改为95
data.iloc[1, 1] = 95
print(data)

输出：

      Name  Math  Science
0    Alice    85       75
1      Bob    95       80
2  Charlie    88       85
3    David    82       88

总结

iloc是Pandas中一个重要的工具，用于按照整数位置选择数据。通过使用整数索引，它使得在数据处理中按照位置选择数据变得简单和直观。希望这篇博客能够帮助您更好地理解和使用iloc属性。

到此这篇关于Python pandas中的iloc使用方法的文章就介绍到这了,更多相关Python pandas iloc使用内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！

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