在Pandas中,iloc
是基于整数位置的索引器,用于通过整数索引对DataFrame进行切片
iloc
时,确保你了解数据的形状。在切片之前,可以使用shape
属性查看数据的行数和列数。import pandas as pd
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)
print("Data shape:", df.shape)
:
表示选择所有行或列。例如,要选择第0列到第1列(不包括第2列),可以使用iloc[:, 0:2]
。selected_columns = df.iloc[:, 0:2]
iloc[[0, 2], :]
。selected_rows = df.iloc[[0, 2], :]
iloc
和条件语句进行过滤。例如,要选择列’A’中值大于1的行,可以使用iloc
结合布尔索引。filtered_data = df.iloc[df['A'] > 1, :]
df.iloc[0, 1]['A'] = 99
。应该分两步进行:首先,获取需要修改的单元格;然后,对其进行赋值。cell_value = df.iloc[0, 1]
df.at[cell_value, 'A'] = 99
iloc
进行赋值时,确保赋值的数据形状与所选区域相匹配。否则,可能会出现错误或意外结果。遵循这些最佳实践,可以确保在使用iloc
进行数据框切片操作时获得正确且可预测的结果。
免责声明:本站发布的内容(图片、视频和文字)以原创、转载和分享为主,文章观点不代表本网站立场,如果涉及侵权请联系站长邮箱:is@yisu.com进行举报,并提供相关证据,一经查实,将立刻删除涉嫌侵权内容。