下面是“pandas.DataFrame.iloc的具体使用详解”的完整攻略。

标题

首先，在文档开头应该添加一个标题，如下所示：

pandas.DataFrame.iloc的具体使用详解

简述

pandas是Python中十分常用的数据处理工具，其DataFrame中的iloc方法可以用于对数据进行随机访问和切片操作，其用法如下：

DataFrame.iloc[行索引, 列索引]

其中，行索引和列索引支持整数下标和切片操作。

示例说明

以下是两个示例，以说明iloc方法的具体使用：

示例一

import pandas as pd

# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame({'age': [20, 21, 22, 23], 
                   'name': ['a', 'b', 'c', 'd']})

# 通过iloc取某一行或某一个单元格
print(df.iloc[2])   # 输出第三行
print(df.iloc[1, 1])   # 输出第二行第二列单元格的值

以上代码创建了一个DataFrame，然后通过iloc方法取出了其中的第三行和第二行第二列单元格的值。输出结果如下：

age     22
name     c
Name: 2, dtype: object
b

示例二

import pandas as pd

# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame({'age': [20, 21, 22, 23], 
                   'name': ['a', 'b', 'c', 'd']})

# 通过iloc切片取多行多列
print(df.iloc[1:3, 0])   # 输出第二行到第四行（不含）的第一列
print(df.iloc[2:4, :])   # 输出第三行到第五行（不含）的所有列

以上代码使用了iloc方法进行了切片操作，输出结果如下：

1    21
2    22
Name: age, dtype: int64
   age name
2   22    c
3   23    d

代码块

在文档中，可以使用代码块的方式，标识出需要展示的代码。如下所示：

import pandas as pd

# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame({'age': [20, 21, 22, 23], 
                   'name': ['a', 'b', 'c', 'd']})

# 通过iloc取某一行或某一个单元格
print(df.iloc[2])   # 输出第三行
print(df.iloc[1, 1])   # 输出第二行第二列单元格的值

结束语

以上就是pandas.DataFrame.iloc的具体使用详解，通过这篇文档，希望读者能够更加深入地理解iloc方法的使用方法和技巧。