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pandas.DataFrame.iloc的具體使用詳解_python

作者：真我x ? 更新時(shí)間： 2022-08-10 編程語言

今天學(xué)習(xí)時(shí)遇到了這個(gè)方法，為了加深理解做一下筆記。

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這是該方法的文檔，從中可以看出，中括號(hào)里允許輸入可情形有5種。
此外，iloc方法既可以索引行數(shù)據(jù)，也可以列數(shù)據(jù)。

//首先創(chuàng)建DataFrame
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'城市':['北京','廣州', '天津', '上海', '杭州', '成都', '澳門', '南京'], 
 
                   '平均收入':[10000, 10000, 5000, 5002, 40000, 50000, 8000, 5000],
 
                    '人口':[500, 400, 300, 400, 250, 250, 405, 360]})

數(shù)據(jù)如下

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第一種 整數(shù)做索引

// 索引第2行
df.iloc[1]

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// 索引第2行第3列
df.iloc[1，2]

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第二種 列表或數(shù)組做索引

// 索引2、3兩行數(shù)據(jù)
df.iloc[[1，2]]

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// 索引2、3兩行數(shù)據(jù)的前兩列
df.iloc[[1,2],[0,1]]

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第三種 利用切片做索引

// 索引前5行數(shù)據(jù)的前兩列
df.iloc[0:5,0:2]

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// 和切片原理一樣，2是步長(zhǎng)
df.iloc[0:8:2]

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第四種 Boolean數(shù)組做索引

// True 為顯示，F(xiàn)alse為不顯示
df.iloc[[True, False, True, False, True, False, True, False],[True, False, True]]

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注意：此時(shí)Boolean數(shù)組的長(zhǎng)度需對(duì)應(yīng)df的行列數(shù)
此外還可以這樣用

df.iloc[:,df.columns!='人口']

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第五種 帶一個(gè)參數(shù)的可調(diào)用函數(shù)做索引

// A code block
df.iloc[lambda x: x.index + 2 <  8 ]

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原文鏈接：https://blog.csdn.net/qq_45473634/article/details/119800067

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