Pandas库中iloc[]函数的使用方法

Pandas库中的iloc[]函数是用于对Pandas数据框进行基于下标的选取的。下面将详细讲解iloc[]函数的使用方法。

iloc[]函数的语法

iloc[]函数是Pandas库中选取数据框内容的方法之一，它的语法如下：

iloc[row_indices, column_indices]

其中，row_indices和column_indices分别表示选取的行和列的下标。

这两个参数可以是一个数值、一个列表或者一个切片对象，表示选取的范围或者特定下标。

iloc[]函数的示例

接下来，我们将使用两个示例来说明iloc[]函数的用法。

示例1：选取特定行和列的数据

首先生成一个简单的数据框：

import pandas as pd

data = {'name': ['Jack', 'Mary', 'Tom', 'Tim'],
        'score': [90, 80, 70, 60],
        'sex': ['M', 'F', 'M', 'M']}
df = pd.DataFrame(data)

输出结果如下所示：

   name  score sex
0  Jack     90   M
1  Mary     80   F
2   Tom     70   M
3   Tim     60   M

现在我们要选择第2行和第3行，以及第1列和第3列的数据。

我们可以使用下标1和2来选择第2行和第3行，使用[0,2]来选择第1列和第3列。代码如下：

df_new = df.iloc[1:3, [0,2]]
print(df_new)

输出结果如下所示：

   name sex
1  Mary   F
2   Tom   M

示例2：使用切片对象选择数据

接下来，我们将使用切片对象来选择数据。

假设我们有一个数据框data，如下所示：

   A   B   C
0  1  11  21
1  2  12  22
2  3  13  23
3  4  14  24
4  5  15  25

我们可以使用切片对象选择第2行到第4行的数据，以及第2列到第3列的数据，代码如下：

data_new = data.iloc[1:4, 1:3]
print(data_new)

输出结果如下所示：

    B   C
1  12  22
2  13  23
3  14  24

通过以上示例，我们可以看到iloc[]函数的使用方法，它能够根据下标或者切片对象选择数据框中的特定位置的数据。