python中pandas库的iloc函数用法解析

下面我将分享一份关于Python中Pandas库的iloc函数用法解析的完整攻略。以下是它的目录：

1. 什么是Pandas？
2. 什么是iloc函数？
3. iloc函数的基本用法
4. iloc函数的高级用法
5. 示例说明
6. 总结

1. 什么是Pandas？

Pandas是一个Python语言的数据处理库，用于大规模数据集的运算和数据分析。它提供了一些灵活的数据结构，便于处理结构化数据，例如表格数据、时间序列数据等。

2. 什么是iloc函数？

iloc是Pandas库中的一个用于筛选数据的函数，它可以使用索引值来获取数据集中的指定行和列。

3. iloc函数的基本用法

基本语法如下：

Data.iloc[row_index,column_index]

• row_index：需要选择的行号（例如：0, 1, 2…n），也可以使用冒号（:）选择多个行。
• column_index：需要选择的列号（例如：0, 1, 2…n），也可以使用冒号（:）选择多个列。

需要注意的是，选择行和列时都需要使用方括号（[]）进行索引。

4. iloc函数的高级用法

（1）使用布尔函数选择行列

此时，可以先选择出满足条件的行列，再使用iloc函数得到所需的数据。

Data[Data[‘A’] > 0].iloc[:,:2]

上面的代码中，选择了Data中A列值大于0的行和前两列。

（2）使用函数调用选择行列

可以使用函数来选择行列，此时的函数需要返回一个布尔类型的选择器。

Data.iloc[lambda x : x.index % 2 == 0,:]

选择了Data中所有行index为偶数的数据。

（3）与其它函数结合使用

iloc函数可以使用与许多其它的函数结合使用，来达到更加高级的筛选目的。例如：

Data.iloc[Data.index !=3].drop_duplicates()

代码中的drop_duplicates函数下一章会进行详细介绍。

5. 示例说明

这里罗列了两个使用iloc函数的数据筛选示例：

示范一：

import pandas as pd

Data = pd.read_csv('test.csv')  # 从csv文件中读取数据

# Data 中选取前 5 行，前 10 列的数据
Data.iloc[:5, :10] 

上面的代码展示了如何在一份CSV文件中使用iloc函数来选择前5个行和前10个列。

示范二：

import pandas as pd

Data = pd.read_csv('test.csv')  # 从csv文件中读取数据

# Data 中选取A列值大于0的行和前两列
Data[Data['A']>0].iloc[:, :2]

上面的代码展示了如何在一份CSV文件中使用iloc函数来选择A列值大于0的行和前两列。

6. 总结

上述则是Python中Pandas库中iloc函数用法的详细攻略。我们讲述了它的基本用法和高级用法，并提供了两个数据筛选的示例。使用iloc函数，可以在Pandas库中更加灵活地筛选并处理数据。