python中iloc的详细用法

Python中iloc的详细用法

_x000D_

在Python中，iloc是一种用于按位置选择数据的方法。iloc是"integer location"的缩写，它允许您使用整数位置来选择行和列。iloc的语法如下：

_x000D_

`python

_x000D_

df.iloc[row_index,column_index]

_x000D_ _x000D_

其中，row_index和column_index可以是单个整数、整数列表、整数切片或布尔数组。下面是iloc的一些常见用法：

_x000D_

1. 选择单个元素

_x000D_

`python

_x000D_

df.iloc[row_index,column_index]

_x000D_ _x000D_

这将返回指定行和列的单个元素。例如，要选择第3行第4列的元素，可以使用以下代码：

_x000D_

`python

_x000D_

df.iloc[2,3]

_x000D_ _x000D_

2. 选择行或列

_x000D_

`python

_x000D_

df.iloc[row_index,:] # 选择行

_x000D_

df.iloc[:,column_index] # 选择列

_x000D_ _x000D_

这将返回指定行或列的所有元素。例如，要选择第3行的所有元素，可以使用以下代码：

_x000D_

`python

_x000D_

df.iloc[2,:]

_x000D_ _x000D_

3. 选择多行或多列

_x000D_

`python

_x000D_

df.iloc[row_start:row_end,:] # 选择多行

_x000D_

df.iloc[:,column_start:column_end] # 选择多列

_x000D_ _x000D_

这将返回指定范围内的多行或多列元素。例如，要选择第3到第5行的所有元素，可以使用以下代码：

_x000D_

`python

_x000D_

df.iloc[2:5,:]

_x000D_ _x000D_

4. 选择行和列的交叉点

_x000D_

`python

_x000D_

df.iloc[[row_index1,row_index2,...],[column_index1,column_index2,...]]

_x000D_ _x000D_

这将返回指定行和列的交叉点的所有元素。例如，要选择第3行和第5行的第2列和第4列的元素，可以使用以下代码：

_x000D_

`python

_x000D_

df.iloc[[2,4],[1,3]]

_x000D_ _x000D_

5. 使用布尔数组选择行

_x000D_

`python

_x000D_

df.iloc[boolean_array,:]

_x000D_ _x000D_

这将返回满足布尔数组条件的所有行的元素。例如，要选择所有age列大于30的行，可以使用以下代码：

_x000D_

`python

_x000D_

df.iloc[df['age']>30,:]

_x000D_ _x000D_

扩展问答

_x000D_

1. iloc和loc有什么区别？

_x000D_

iloc和loc都是用于选择数据的方法，但是它们的区别在于选择方式不同。iloc使用整数位置来选择行和列，而loc使用标签来选择行和列。例如，使用iloc选择第3行的代码是df.iloc[2,:]，而使用loc选择标签为3的行的代码是df.loc[3,:]。

_x000D_

2. 为什么要使用iloc？

_x000D_

使用iloc可以方便地按位置选择数据，尤其是在数据集较大时。iloc还可以使用整数列表、整数切片和布尔数组来选择多个行或列，这使得数据的选择更加灵活。

_x000D_

3. 如何使用iloc选择多个条件？

_x000D_

可以使用布尔数组来选择多个条件。例如，要选择所有age列大于30且gender列为'F'的行，可以使用以下代码：

_x000D_

`python

_x000D_

df.iloc[(df['age']>30) & (df['gender']=='F'),:]

_x000D_ _x000D_

4. iloc可以选择多个不连续的行或列吗？

_x000D_

可以使用整数列表来选择多个不连续的行或列。例如，要选择第1、3、5行和第2、4列的元素，可以使用以下代码：

_x000D_

`python

_x000D_

df.iloc[[0,2,4],[1,3]]

_x000D_ _x000D_