在Pandas中，iloc是用于基于整数位置的索引的数据选择方法。而条件表达式通常用于筛选数据。将这两者结合，可以基于某些条件从DataFrame中选择数据。
以下是一些结合iloc和条件表达式的策略：
iloc结合条件表达式，可以选择DataFrame的特定行。例如，选择第2行（注意Python中的行索引是从0开始的）：import pandas as pd
# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)
# 选择第2行（行号为1）
row = df.iloc[1]
iloc是基于位置的，但我们可以结合条件表达式来选择列。例如，选择列名包含’A’的所有列：# 选择列名包含'A'的所有列
columns = df.columns[df.columns.str.contains('A')]
selected_df = df[columns]
iloc来选择特定的单元格。例如，选择第2行第1列的元素（注意Python中的索引是从0开始的）：# 选择第2行第1列的元素
element = df.iloc[1, 0]
# 选择'A'列中值大于2的所有行
filtered_df = df[df['A'] > 2]
虽然上述策略主要关注于基于条件的选择，但iloc也可以与其他Pandas函数和方法结合使用，以实现更复杂的数据操作和分析任务。
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