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：
name score grade
id
a bog 45 A
c jiken 67 B
d bob 23 A
b jiken 34 B
f lucy 98 A
e 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 bog
score 45
grade A
Name: a, dtype: object
# 获取指定行列的数据
>>> df.iloc[[0,1], [0, 1]]
name score
id
a bog 45
c jiken 67
# 将所有行列倒序排列
>>> df.iloc[::-1, ::-1]
grade score name
id
e B 75 tidy
f A 98 lucy
b B 34 jiken
d A 23 bob
c B 67 jiken
a 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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