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pandas的iloc函數(shù)：

iloc 是 Pandas 中用于基于整數(shù)位置進(jìn)行索引和切片的方法。它允許你通過(guò)整數(shù)位置來(lái)訪(fǎng)問(wèn) DataFrame 中的特定行和列。

語(yǔ)法格式如下：

DataFrame.iloc[row_indexer, column_indexer]

row_indexer: 行的整數(shù)位置或切片。column_indexer: 列的整數(shù)位置或切片。

下面是一些使用 iloc 的示例：

import pandas as pd

# 創(chuàng)建一個(gè)示例 DataFrame

data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],

'Age': [25, 30, 35, 40],

'City': ['New York', 'San Francisco', 'Los Angeles', 'Chicago']}

df = pd.DataFrame(data)

# 使用 iloc 獲取特定行和列的數(shù)據(jù)

# 獲取第二行（索引為1）的所有列數(shù)據(jù)

row_1 = df.iloc[1, :]

# 獲取第一列（索引為0）的所有行數(shù)據(jù)

column_0 = df.iloc[:, 0]

# 獲取第二行到第四行（索引為1到3）的第一列和第二列的數(shù)據(jù)

subset = df.iloc[1:4, 0:2]

print("Row 1:")

print(row_1)

print("\nColumn 0:")

print(column_0)

print("\nSubset:")

print(subset)

在這個(gè)例子中，iloc 被用于獲取指定的行和列。要注意，iloc 使用的是整數(shù)位置，而不是標(biāo)簽。索引從0開(kāi)始。這使得 iloc 適用于對(duì) DataFrame 進(jìn)行基于位置的切片和索引。

Row 1:

Name Bob

Age 30

City San Francisco

Name: 1, dtype: object

Column 0:

0 Alice

1 Bob

2 Charlie

3 David

Name: Name, dtype: object

Subset:

Name Age

1 Bob 30

2 Charlie 35

3 David 40

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