iloc
是 pandas 库中 DataFrame 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
进行数据框修改的一些示例:
import pandas as pd
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)
# 修改第0行(索引为0)、第1列(索引为1)的元素值为99
df.iloc[0, 1] = 99
print(df)
输出结果:
A B
0 1 99
1 2 5
2 3 6
import pandas as pd
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)
# 修改第0行和第1行,第1列和第2列的元素值
df.iloc[0:2, 1:3] = [[99, 88], [999, 888]]
print(df)
输出结果:
A B C
0 1 99 88
1 2 999 888
2 3 6 9
通过这些示例,你可以看到 iloc
如何在数据框修改中发挥作用。请注意,iloc
只能接受整数索引,而不能使用标签索引。如果需要使用标签索引,可以考虑使用 loc
属性。
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