iloc 是 pandas 库中 DataFrame 和 Series 对象的一个属性，它允许我们基于整数索引来选择数据
以下是使用 iloc 创建数据子集的一些示例：
import pandas as pd
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)
# 选择第二行（索引为 1 的行）
row = df.iloc[1]
print(row)
import pandas as pd
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)
# 选择名为 'A' 的列
column = df['A']
print(column)
import pandas as pd
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)
# 选择第二行（索引为 1 的行）和名为 'A' 的列
value = df.iloc[1]['A']
print(value)
import pandas as pd
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)
# 选择第一行和第三行（索引为 0 和 2 的行）以及名为 'A' 和 'B' 的列
subset = df.iloc[[0, 2], [0, 1]]
print(subset)
注意：在使用 iloc 时，请确保所选择的行和列的索引在数据范围内。否则，将会引发一个 IndexError。
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