pandas中的iloc,python dataframe iloc

　　本文主要介绍熊猫的具体用途。DataFrame.iloc，通过示例代码详细介绍。对大家的学习或工作都有一定的参考价值。下面让我们跟随边肖一起学习。

　　00-1010第一类整数索引，第二类列表或数组索引，第三类切片索引，第四类布尔数组索引，第五类单参数可调用函数索引。今天在学习中遇到了这个方法，我就做些笔记加深理解。

　　这是这个方法的文件。如您所见，括号中允许五种类型的输入。

　　此外，iloc方法可以索引行数据和列数据。

　　//首先创建一个数据帧

　　进口熊猫作为pd

　　将numpy作为np导入

　　Df=pd。DataFrame({ 城市 3360 [北京，广州，天津，上海，杭州，成都，澳门，南京]，

　　平均收入 3360 [10000，10000，5000，5002，40000，50000，8000，5000]，

　　人口3360 [500，400，300，400，250，250，405，360]})

　　数据如下

第一种整数做索引

　　//索引2和3行数据

　　df.iloc[[1，2]]

　　//索引两行数据2和3的前两列

　　df.iloc[[1，2]，[0，1]]

　　//索引前五行数据的前两列

　　df.iloc[0:5，0:2]

　　//和切片原理一样，2是步长。

　　df.iloc[0:8:2]

　　//显示True，不显示False。

　　df . iloc[[真、假、真、假、真、假、真、假、真、假、真、假]，[真、假、真]]

　　注意：布尔数组的长度应该与df的行数和列数相对应。

　　另外，还可以这样用。

　　df.iloc[:df.columns！=人口]

　　//一个代码块

　　df.iloc[lambda x: x.index 2 8 ]

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