python中pandas的df.iloc[]方法如何使用，相信很多没有经验的人对此束手无策，为此本文总结了问题出现的原因和解决方法，通过这篇文章希望你能解决这个问题。
与df.loc[] 根据行标或者列标获取数据不同的是df.iloc[]则根据数据的坐标（position）获取，如下图红色数字所标识：![python中pandas的df.iloc[]方法如何使用](https://cache.yisu.com/upload/information/20210522/347/648901.png)
iloc[] 同样接受两个参数，分别代表行坐标，列坐标。可以接受的参数
类型为数字，数字类型的列表以及切片
下面举例说明：
计算
安全
数据库
网络和加速
企业服务
name score gradeid a bog 45 Ac jiken 67 Bd bob 23 Ab jiken 34 Bf lucy 98 Ae tidy 75 B# 获取坐标为(0, 0)的数据>>> df.iloc[0, 0]'bog'# 获取0行所有数据，列坐标参数为空，默认获取整行>>> df.iloc[0]name bogscore 45grade AName: a, dtype: object# 获取指定行列的数据>>> df.iloc[[0,1], [0, 1]] name scoreid a bog 45c jiken 67# 将所有行列倒序排列>>> df.iloc[::-1, ::-1] grade score nameid e B 75 tidyf A 98 lucyb B 34 jikend A 23 bobc B 67 jikena A 45 bog看完上述内容，你们掌握python中pandas的df.iloc[]方法如何使用的方法了吗？如果还想学到更多技能或想了解更多相关内容，欢迎关注亿速云行业资讯频道，感谢各位的阅读！
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