Pandas庫中iloc[]函數(shù)的使用方法

更新時(shí)間：2023年01月29日 15:16:43 作者：方如一

在數(shù)據(jù)分析過程中,很多時(shí)候需要從數(shù)據(jù)表中提取出相應(yīng)的數(shù)據(jù),而這么做的前提是需要先“索引”出這一部分?jǐn)?shù)據(jù),下面這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于Pandas庫中iloc[]函數(shù)的使用方法,需要的朋友可以參考下

1 iloc[]函數(shù)作用

iloc[]函數(shù)，屬于pandas庫，全稱為index location，即對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行位置索引，從而在數(shù)據(jù)表中提取出相應(yīng)的數(shù)據(jù)。

2 iloc函數(shù)使用

df.iloc[a,b]，其中df是DataFrame數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)（表1就是df），a是行索引（見表1），b是列索引（見表1）。

表1
	姓名（列索引10）	班級(jí)（列索引1）	分?jǐn)?shù)（列索引2）
0（行索引0）	小明	302	87
1（行索引1）	小王	303	95
2（行索引2）	小方	303	100

1.iloc[a,b]:取行索引為a列索引為b的數(shù)據(jù)。

import pandas
df = pandas.read_csv('a.csv')
print(df.iloc[1,2])
#Out：95

2.iloc[a:b,c]:取行索引從a到b-1，列索引為c的數(shù)據(jù)。注意：在iloc中a:b是左到右不到的，即lioc[1：3,:]是從行索引從1到2，所有列索引的數(shù)據(jù)。

import pandas
df = pandas.read_csv('a.csv')
print(df.iloc[0:2,2]) #數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是Series
print(df.iloc[0:2,2].values) #數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是ndarray
#Out1：0    87
#      1    95
# Name: 分?jǐn)?shù), dtype: int64
#Out2：[87 95]

iloc[].values，用values屬性取值，返回ndarray，但是單個(gè)數(shù)值無法用values函數(shù)讀取。

3.iloc[a:b,c:d]:取行索引從a到b-1，列索引從c到d-1的數(shù)據(jù)。

import pandas
df = pandas.read_csv('a.csv')
print(df.iloc[0:2,0:2])
print(df.iloc[0:2,0:2].values)
#Out1：   姓名   班級(jí)
#      0  小明  302
#      1  小王  303
#Out2：[['小明' 302]
#       ['小王' 303]]

4.iloc[a]:取取行索引為a，所有列索引的數(shù)據(jù)。

import pandas
df = pandas.read_csv('a.csv')
print(df.iloc[2])
print(df.iloc[2].values)
#Out1：姓名     小方
#      班級(jí)    303
#      分?jǐn)?shù)    100
# Name: 2, dtype: object
#Out2：['小方' 303 100]

總結(jié)

到此這篇關(guān)于Pandas庫中iloc[]函數(shù)使用的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Pandas庫iloc[]函數(shù)使用內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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