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iloc索引在数据框修改中的应用

发布时间:2024-09-01 11:23:49 来源:亿速云 阅读:89 作者:小樊 栏目:编程语言

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:

  1. 修改单个元素:
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
  1. 修改多行多列:
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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